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一个基于眼电信号的人—机器人交互系统的设计和实现

中文摘要第3-4页
Abstract第4-5页
图索引第9-11页
表索引第11-12页
中文、英文及缩写对照第12-13页
第一章 序言第13-16页
    1.1 背景第13页
    1.2 本文研究内容第13-14页
    1.3 本文结构第14-16页
第二章 眼动和眼电信号第16-19页
    2.1 概述第16页
    2.2 人眼的结构和眼动第16-17页
    2.3 眼电信号第17-18页
    2.4 眼电信号与眼动第18页
    2.5 本章小结第18-19页
第三章 基于眼电信号的眼动识别基础第19-32页
    3.1 概述第19页
    3.2 数据采集第19-21页
        3.2.1 电极布置第20-21页
        3.2.2 放大、滤波与数字-模拟转换第21页
    3.3 预处理第21-23页
        3.3.1 噪声去除第21-22页
        3.3.2 端点检测第22-23页
    3.4 特征提取第23-26页
        3.4.1 特征构建第23-25页
        3.4.2 特征选择第25-26页
    3.5 基于特征的分类第26-31页
        3.5.1 支持向量机第26-27页
        3.5.2 人工神经网络第27-28页
        3.5.3 高斯混合模型第28-30页
        3.5.4 分类结果的评估方法第30-31页
    3.6 本章小结第31-32页
第四章 识别算法改进及仿真第32-55页
    4.1 概述第32页
    4.2 数据采集第32-37页
        4.2.1 被试准备第33页
        4.2.2 实验环境第33-34页
        4.2.3 采集设备第34-35页
        4.2.4 电极布置第35-36页
        4.2.5 采集流程第36-37页
    4.3 预处理第37-46页
        4.3.1 基线偏移补偿第37-38页
        4.3.2 噪声和基线漂移去除第38-44页
        4.3.3 不可用记录的剔除第44-45页
        4.3.4 端点检测改进及仿真第45-46页
    4.4 特征提取第46-51页
        4.4.1 特征构建第47-49页
        4.4.2 特征参数的有效性第49-51页
        4.4.3 经验数据的特征集第51页
    4.5 基于特征的分类第51-53页
        4.5.1 流程概述第51-52页
        4.5.2 分类及结果评估第52-53页
    4.6 本章小结第53-55页
第五章 系统设计和实现第55-64页
    5.1 概述第55页
    5.2 总体设计第55-56页
    5.3 NAO机器人简介第56-57页
    5.4 计算机端服务程序第57-62页
        5.4.1 图形用户界面第58页
        5.4.2 数据获取和预处理第58-59页
        5.4.3 基于连续双眨眼的命令段识别第59-60页
        5.4.4 识别命令段中的扫视运动第60-61页
        5.4.5 命令的执行第61-62页
        5.4.6 健壮性测试第62页
    5.5 识别准确性评估第62页
    5.6 本章小结第62-64页
第六章 总结与展望第64-65页
参考文献第65-69页
在学期间的研究成果第69-70页
致谢第70页

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