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【毕业论文】基于SVR模型的脑血管疾病的EEG分析
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时间:2020-01-03
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资料介绍
脑电图检查是临床无创获取脑电信号最为便捷而成熟的方式,它是临床疾病诊断、神经生理学、脑科学等研究的重要途径。支持向量机模型具有优越的识别功能,快速的学习能力, 同时又能避开神经网络出现极小值的缺陷,是目前广泛应用的技术。本文就将此技术应用于脑血管疾病的特征波的检测、提取,从而可以定性的判断脑血管疾病,辅助临床治疗。 关键词: 脑血管疾病、脑电图、支持向量机 摘 要 摘 要 脑电图检查是临床无创获取脑电信号最为便捷而成熟的方式,它是临床疾病诊断、 神经 生理学、脑科学等研究的重要途径。支持向量机模型具有优越的识别功能,快速的学习能力, 同时又能避开神经网络出现极小值的缺陷,是目前广泛应用的技术。本文就将此技术应用于 脑血管疾病的特征波的检测、提取,从而可以定性的判断脑血管疾病,辅助临床治疗。 关键词: 脑血管疾病、脑电图、支持向量机 (注:本样张仅供参考字体及字号等格式,内容不具有任何意义) 本设计(论文)题目来源于教师的国家级(或省级、部级、厅级、校级、企业等)科研项目,项目编号 为: 。 I Abstract Abstract With the researching on the application of chaos in communication systems, various techniques and modulation schemes are developed. They can be divided into two categories, coherent systems and non-coherent systems, according to the detection methods. The coher……
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