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dc.contributor.author廖憲正en_US
dc.contributor.authorHsien-Cheng Liaoen_US
dc.contributor.author羅佩禎en_US
dc.contributor.authorPei-Chen Loen_US
dc.date.accessioned2014-12-12T02:24:14Z-
dc.date.available2014-12-12T02:24:14Z-
dc.date.issued1999en_US
dc.identifier.urihttp://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT880591087en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/66321-
dc.description.abstract本論文主要分成兩部份。在第一部份中,主要針對以個人電腦為基礎提出一套低價、32頻道的腦電波記錄儀系統架構,除提供基本的腦電波訊號記錄功能外,並在視窗(Windows)系統環境下發展出一套人性化的圖形介面,以提供腦電波訊號記錄過程中的即時顯示及其它有關腦電波記錄儀的控制功能。 在第二部份中,主要針對腦電波訊號分割法來研究。首先是對近年來所提出的兩種腦電波訊號分割法加以研究,並探討其中的優缺點;針對其中的缺點,本論文提出一種利用分頻訊號能量的波形外包線來進行訊號分割的一種方法,可以改進其他腦電波訊號分割法中閾值(threshold)難以決定以及訊號分割步驟複雜的缺點,最後並將腦電波訊號分割法應用在腦電波的事件偵測上,期望可以在長時間的腦電波訊號分析上有所幫助。zh_TW
dc.description.abstractThis thesis includes two parts. Part 1 describes a low-cost, PC-based EEG (electroencephalograph) recording system with 32-channel data-acquisition capacity. It offers basic functions required by the EEG data acquisition process. In addition, by utilizing the graphic interface developed in the MS Window environment, the system is able to provide the real-time display during EEG recording process. Part 2 of the thesis is devoted to the investigation of methods of EEG segmentation. We first discuss two segmentation methods reported recently. The merits and drawbacks of the methods are illustrated. To deal with the drawbacks of the existing methods, we then propose a new approach mainly for segmentingα-rhythmic EEG by the envelop of its corresponding energy sequence. This approach does not involve a complicated strategy for determining some implementing parameters (such as the threshold) that are usually required by the existing methods. Finally, the proposed method is applied to the EEG event detection, in hope that it can contribute to the long-term EEG monitoring. 中文摘要 Ⅰ 英文摘要 Ⅱ 誌謝 Ⅲ 目錄 Ⅳ 表目錄 Ⅷ 圖目錄 Ⅸ 第一章 簡介 1 1.1 背景 1 1.2 研究動機 3 1.3 章節安排 4 第一篇 以個人電腦為基礎之腦電波記錄儀—傳輸介面暨人機介面之研製 6 第二章 腦電波記錄儀之整體架構 7 2.1 腦電波記錄儀之功能需求 7 2.2 整體架構 8 第三章 腦電波記錄儀傳輸介面之設計 11 3.1 傳輸介面之設計概念 11 3.1.1 匯流排之種類 11 3.1.2 8255可規劃周邊介面 13 3.1.3 虛擬裝置驅動程式(VxD)簡介 14 3.1.3.1 虛擬機器(Virtual Machines) 14 3.1.3.2 虛擬裝置驅動程式(VxDs) 15 3.1.3.3 將硬體中斷虛擬化 16 3.1.4 交握式資料傳輸 18 3.2 傳輸介面之軟硬體架構 18 3.2.1 軟硬體架構 19 3.2.2 資料傳輸流程 19 第四章 腦電波記錄儀人機介面之設計 23 4.1 完善使用者人機介面設計法則 23 4.2 人機介面之軟體架構 23 4.2.1 人機介面之規劃 23 4.2.2 Microsoft Foundation Class Library Application Framework簡介 24 4.2.3 軟體架構 26 第五章 系統操作導引 28 5.1 程式實行步驟 28 5.2 系統模擬 32 5.3 程式使用說明 32 5.3.1 使用流程 32 5.3.2 功能說明 37 5.3.2.1 功能鍵簡介 37 5.3.2.2 阻抗測試 38 5.3.2.3 設定事件功能鍵 38 5.3.2.4 調整即時腦波顯示畫面 40 5.3.2.5 腦波記錄功能 40 5.3.2.6 刪除已記錄檔案 40 5.3.2.7 系統設定檔案說明 42 第二篇 腦電波訊號分割(segmentation)方法之研究 43 第六章 腦電波訊號分割方法之介紹 44 6.1 統計特性分割方法 44 6.1.1 方法介紹 44 6.1.2 方法流程 45 6.1.3 方法應用 47 6.2 非線性能量運算子用於腦電波訊號分析 51 6.2.1 非線性能量運算子(Nonlinear Energy Operator) 51 6.2.2 方法介紹 53 6.2.3 方法流程 54 6.2.4 方法應用 57 第七章 腦電波訊號分割方法之改進 60 7.1 波形外包線(envelop)變化用於訊號分割 61 7.1.1 波形外包線的求法 61 7.1.2 波谷檢測法 62 7.1.2.1 波谷定義 62 7.1.2.2 波谷檢測法 64 7.2 訊號分割的步驟 64 7.3 靈敏度評估 67 第八章 腦電波訊號分割之分析與探討 69 8.1 α波分割實驗 69 8.2 腦電波訊號分割法用於事件偵測 73 第九章 結論與未來方向 79 9.1 在腦電波記錄儀傳輸介面暨人機介面之研製方面 79 9.1.1 結論 79 9.1.2 未來展望 79 9.2 在腦電波訊號分割法方面 80 9.2.1 結論 80 9.2.2 未來展望 81 附錄一 82 參考文獻 85en_US
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject腦電波訊號zh_TW
dc.subject分割zh_TW
dc.subject即時zh_TW
dc.subject非線性能量運算子zh_TW
dc.subject虛擬裝置驅動程式zh_TW
dc.subject腦電波記錄儀zh_TW
dc.subjectEEGen_US
dc.subjectsegmentationen_US
dc.subjectrealtimeen_US
dc.subjectnonlinear energy operatoren_US
dc.subjectVxDen_US
dc.title腦電波訊號之前置處理與分析zh_TW
dc.titleMethods for EEG Processing and Analysis at the Preliminary Stageen_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.department電控工程研究所zh_TW
顯示於類別:畢業論文