基于左右手运动想象的脑—机接口的算法研究
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·脑－机接口的基本内容和研究意义 | 第6-8页 |
| ·脑－机接口的基本概念 | 第6-7页 |
| ·脑－机接口的组成 | 第7页 |
| ·脑－机接口研究的科学意义 | 第7-8页 |
| ·脑－机接口研究的现状 | 第8-11页 |
| ·本文研究的目的和内容 | 第11-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 基于运动想象脑电的BCI 的研究基础 | 第13-23页 |
| ·人脑的解剖结构及脑电基础 | 第13-17页 |
| ·人脑的解剖结构及功能区划分 | 第13-15页 |
| ·脑电基础 | 第15-17页 |
| ·事件相关同步/去同步电位 | 第17-21页 |
| ·事件相关同步/去同步的含义 | 第17-18页 |
| ·ERD/ERS 的量化表征 | 第18-19页 |
| ·ERD/ERS 的生理机制 | 第19-21页 |
| ·ERD/ERS 的空间分辨率 | 第21页 |
| ·基于运动想象的脑－机接口与ERD/ERS | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 左右手运动想象脑电的特征提取 | 第23-40页 |
| ·实验数据 | 第23-25页 |
| ·左右手运动想象脑电的谱分析 | 第25-29页 |
| ·基于AR 模型的脑电特征提取 | 第29-31页 |
| ·基于Morlet 小波变换的脑电特征提取 | 第31-35页 |
| ·实验结果及讨论 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 左右手运动想象脑电的模式分类 | 第40-53页 |
| ·线性判别分析算法 | 第40-44页 |
| ·LDA 分类原理 | 第40-41页 |
| ·Fisher 线性判别（FLDA）分类器设计 | 第41-44页 |
| ·SVM 分类算法 | 第44-47页 |
| ·基于概率模型的Bayes 分类算法 | 第47-50页 |
| ·Bayes 决策理论 | 第47-48页 |
| ·基于概率模型的Bayes 决策 | 第48-49页 |
| ·基于概率模型的Bayes 分类算法实现 | 第49-50页 |
| ·基于置信度阈值的动态分类判别方法 | 第50页 |
| ·分类结果及讨论 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于左右手运动想象的脑－机接口的实验研究 | 第53-62页 |
| ·实验研究的目的 | 第53页 |
| ·实验设备 | 第53页 |
| ·基于左右手运动想象的脑－机接口实验设计 | 第53-56页 |
| ·实验范例设计 | 第54页 |
| ·实验方案设计 | 第54-56页 |
| ·基于左右手运动想象的脑－机接口实验 | 第56-57页 |
| ·实验数据处理 | 第57-61页 |
| ·脑电数据的预处理 | 第57-58页 |
| ·脑电数据的功率谱分析 | 第58-59页 |
| ·特征提取及分类 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-65页 |
| ·本文主要研究工作总结 | 第62-63页 |
| ·研究工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
