生物电信号处理及神经网络的混沌同步研究

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引言

1非线性科学和小波理论概述

1.1混沌理论概述

1.1.1混沌理论的形成与发展

1.1.2混沌的定义

1.1.3混沌的基本特征

1.1.4混沌研究的主要方法

1.1.5混沌控制同步概述

1.2小波理论概述

1.2.1小波理论的发展

1.2.2小波变换及其基本性质

1.2.3多分辨率分析与Mallat算法

1.3非线性科学和小波理论在生物医学中应用的概述

1.3.1非线性科学在生物医学中的应用概况

1.3.2小波理论在生物医学中的应用概况

2儿童癫痫脑电信号的非线性动力学特征研究

2.1背景介绍

2.2 ICA算法

2.2.1 ICA模型

2.2.2 ICA算法的实现

2.3实验结果

2.3.1数据采集

2.3.2 ICA处理

2.3.3相图分析

2.3.4功率谱分析

2.3.5关联维数和Lyapunov指数的计算

2.4讨论与结论

3基于小波变换的二维心电信号压缩处理

3.1理论与方法

3.1.1等级树集合分裂(Set Partitioning Hierarchical Trees，SPIHT)算法

3.1.2矢量量化(Vector Quantization，VQ)算法

3.2基于小波变换的混合二维ECG数据压缩方法

3.2.1算法描述

3.2.2实验结果及讨论

3.2.3小结

3.3基于小波变换和改进的矢量量化的二维ECG数据压缩算法

3.3.1基于小波变换的改进VQ方法

3.3.2压缩算法描述

3.3.3实验结果及讨论

3.3.4小结

4自治混沌系统和超混沌系统的同步

4.1基于非线性观测器的自治混沌系统的相同步

4.1.1相位定义及同步观测器的设计

4.1.2自治混沌系统模型的相同步

4.1.3小结

4.2自治混沌系统的广义投影同步研究

4.2.1投影同步方案

4.2.2 Rossler系统的广义投影同步

4.2.3超混沌Lorenz系统的广义投影同步

4.2.4小结

4.3自治混沌系统的线性和非线性广义同步

4.3.1广义同步方案

4.3.2分段线性Chen系统的广义同步

4.3.3新型Lorenz系统的广义同步

4.3.4小结

4.4超混沌系统的广义同步化

4.4.1超混沌系统广义同步问题描述

4.4.2控制器的设计

4.4.3数值模拟

4.4.4小结

5神经网络的同步研究

5.1引言

5.2耦合FitzHugh-Nagumo神经元系统的自适应同步

5.2.1 FHN神经元系统

5.2.2耦合FHN神经元系统的自适应同步

5.2.3数值仿真实验

5.2.4小结

5.3混沌神经网络的广义投影同步

5.3.1基于观测器的神经网络广义投影同步方案

5.3.2数值仿真

5.3.3小结

5.4基于观测器的神经网络广义同步

5.4.1广义同步设计

5.4.2神经网络的广义同步数值仿真

5.4.3小结

5.5本章小结

6延迟神经网络的同步控制

6.1引言

6.2延迟神经网络的鲁棒反同步

6.2.1预备知识

6.2.2延迟神经网络系统的反同步

6.2.3数值仿真实验

6.2.4小结

6.3延迟神经网络的投影同步

6.3.1同步问题描述及预备知识

6.3.2投影同步方案

6.3.3数值模拟

6.4本章小结

7基于模糊理论实现混沌同步

7.1模糊逻辑理论

7.2混沌系统的自适应模糊同步设计及参数辨识

7.2.1自适应同步设计

7.2.2数值模拟

7.2.3小结

7.3基于观测器的超混沌系统自适应模糊同步

7.3.1自适应模糊观测器同步

7.3.2超混沌Lü系统的自适应模糊同步

7.3.3小结

7.4基于T-S模糊模型的超混沌系统的自适应投影同步

7.4.1预备知识

7.4.2模糊投影同步设计

7.4.3数值模拟

7.4.4小结

7.5基于模糊观测器的Chua混沌系统投影同步

7.5.1同步问题描述和预备知识

7.5.2混沌投影同步设计

7.5.3 Chua混沌系统的投影同步研究

7.5.4小结

结论

参考文献

创新点摘要

攻读博士学位期间发表学术论文情况

致谢