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机器学习方法在脑—机接口技术中的应用研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 引言第10-18页
   ·人脑的基本生理结构第10-11页
   ·设计脑—机接口系统的目的第11页
   ·脑—机接口系统及其工作原理第11-14页
     ·脑—机接口的原理第11-12页
     ·脑—机接口系统的基本结构第12-13页
     ·脑—机接口的分类第13-14页
   ·脑—机接口的发展状况第14-16页
     ·有创式方法第14页
     ·Wadsworth BCI的状况第14-15页
     ·Graz BCI的状况第15页
     ·Martigny BCI的状况第15页
     ·Berlin BCI的状况第15-16页
   ·本文所要解决的主要问题第16页
   ·本文的结构安排第16-18页
第二章 实验设计第18-22页
   ·左右手运动想象任务第18-19页
   ·自发左右手指运动任务第19-21页
   ·思维想象任务第21-22页
第三章 神经电生理背景第22-28页
   ·事件相关去同步/同步第22-24页
   ·运动相关电位第24-26页
   ·脑电信号的非平稳性第26-28页
第四章 基于支持向量机框架的运动想象脑电分类第28-34页
   ·基于小波的特征提取第28-29页
   ·基于支持向量机的判别框架第29-31页
   ·在线分类结果第31-32页
   ·小结第32-34页
第五章 基于组合空间滤波器的手指运动任务的单次脑电分类第34-46页
   ·判别空间模式方法第34-36页
   ·共空间模式方法第36-37页
   ·分类第37-38页
   ·模型参数选择第38页
   ·评测流程第38-39页
   ·参数选择结果和空间模式第39-43页
   ·分类结果第43-44页
   ·小结第44-46页
第六章 基于直推式支持向量机的思维想象任务分类第46-55页
   ·直推式支持向量机第46-49页
     ·线性形式第47页
     ·非线性形式第47-49页
     ·参数选择第49页
   ·评测方法第49-51页
   ·分类结果第51-53页
   ·小结第53-55页
第七章 结论和展望第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
个人简历及研究生期间的研究成果第62页

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