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SSVEP疲劳机制研究及其在脑控轮椅系统中的应用

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第8-20页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 脑-机接口研究现状第9-14页
        1.2.1 脑-机接口概述第9-10页
        1.2.2 脑电信号采集与范式第10-11页
        1.2.3 脑控轮椅系统第11-14页
    1.3 复杂网络时间序列研究现状第14-17页
        1.3.1 一元时间序列复杂网络第14-15页
        1.3.2 多元时间序列复杂网络第15-17页
    1.4 本文主要工作与创新点第17-18页
    1.5 论文组织结构第18-20页
第2章 基于脑控轮椅系统的正常与疲劳状态脑电信号采集第20-28页
    2.1 用户刺激界面设计第20-23页
        2.1.1 刺激界面设计原理第20-21页
        2.1.2 刺激界面编程实现第21-23页
    2.2 信号采集第23-27页
        2.2.1 采集设备第23-24页
        2.2.2 被试选取第24页
        2.2.3 实验流程第24-27页
    2.3 本章小结第27-28页
第3章 正常与疲劳状态SSVEP分类准确率对比研究第28-40页
    3.1 信号预处理第28-29页
        3.1.1 去伪迹第28页
        3.1.2 通道选取第28-29页
    3.2 特征提取第29-34页
    3.3 准确率分析第34-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第4章 基于模态迁移网络的SSVEP疲劳机制研究第40-48页
    4.1 基于模态迁移的复杂网络构建第40-42页
    4.2 脑控轮椅系统疲劳机制研究第42-47页
        4.2.1 小世界特性第43-44页
        4.2.2 基于复杂网络的疲劳机制分析第44-47页
    4.3 本章小结第47-48页
第5章 基于SSVEP脑电范式的脑控轮椅系统设计第48-58页
    5.1 脑控轮椅系统第48-49页
    5.2 便携式EEG信号采集通信模块的搭建第49-53页
        5.2.1 USB通信简介第49-50页
        5.2.2 USB通信模块的设计第50-53页
    5.3 轮椅控制的硬件实现第53-55页
    5.4 脑控轮椅避障实验第55-57页
    5.5 本章小结第57-58页
第6章 总结和展望第58-60页
    6.1 总结第58-59页
    6.2 展望第59-60页
参考文献第60-68页
发表论文和参加科研情况说明第68-70页
    发表学术论文第68页
    参与科研项目第68-70页
致谢第70页

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