Введение
Глава 1 Обзор и анализ известных методов диагностики 16
1.1. Биопотенциалы мозга: механизмы возникновения и основные характеристики 16
1.2. Электроэнцефалография как метод исследования электрической активности головного мозга 19
1.3. Постановка задачи повышения эффективности диагностики в реальных условиях конечной выборки 24
1.4. Постановка задачи выбора модели сигналов, получаемых при функционально-диагностических исследованиях для предварительного обучения диагностической системы 27
Глава 2: Постановка задачи диагностики и анализ прогнозных моделей для сегментации ЭЭГ реализаций. анализ моделей ЭЭГ сигналов 38
2.1. Постановка задачи диагностики 38
2.2. Рассмотрение методик прогнозных моделей ЭЭГ сигнала 63
2.3. Рассмотрение методики сегментации ЭЭГ сигналов с использованием выбранной параметрической модели 72
2.4. Рассмотрение моделей ЭЭГ сигналов 76
Глава 3: Разработка алгоритмов непараметрического распознавания патологий 82
3.1 Модели ЭЭГ сигналов различных классов для оценки признаков патологий в каждом классе 82
3.2 Выбор признаков для распознавания 84
3.3 Выбор разделяющих поверхностей и решающих правил 92
3.4 Исследование влияния размерности вектора признаков на эффективность классификации 95
Глава 4: Исследование алгоритмов непараметрической классификации 105
4.1. Методы моделирования устройств обработки сигналов 105
4.2. Моделирование алгоритмов непараметрического распознавания 109
4.3. Сравнительный анализ показателей качества предложенного и известного алгоритмов непараметрической классификации 113
4.4. Разработка структурной схемы экспериментальной установки. Объект исследования 118
4.5. Оценка статической погрешности результатов моделирования 129
4.6. Определение вероятностей ошибок по классам 131
Заключение 136
Список литературы 138
Приложения 148
