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基于稳态视觉诱发电位的脑机制及脑—机接口研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-27页
   ·脑-机接口研究的意义第13-15页
   ·稳态视觉诱发电位第15-18页
     ·稳态视觉诱发电位定义及其特性第15-17页
     ·视觉刺激器类型第17-18页
     ·SSVEP 的应用第18页
   ·SSVEP 的脑机制研究第18-21页
     ·SSVEP 活动源分析第18-19页
     ·SSVEP 的产生机制第19-20页
     ·SSVEP 网络分析第20-21页
   ·基于 SSVEP 的脑-机接口第21-24页
     ·实验范式第21-22页
     ·频率识别算法第22-23页
     ·SSVEP-BCI 的分类第23-24页
   ·本文研究的主要工作第24-25页
   ·论文结构第25-27页
第二章 SSVEP 幅度与网络属性之间的相关性分析第27-43页
   ·引言第27-28页
   ·方法和材料第28-32页
     ·实验被试第28页
     ·实验刺激和数据采集第28-29页
     ·脑网络构建和分类第29-30页
     ·图论分析第30-32页
     ·网络属性与 SSVEP 幅度之间关系的计算第32页
   ·结果第32-38页
     ·两种频率下不同被试的 SSVEP 幅度第32-34页
     ·脑网络的划分结果第34-37页
     ·SNR 与网络属性之间的相关性分析第37-38页
   ·讨论第38-42页
     ·SSVEP 响应与功能脑网络第38-39页
     ·不同类型被试组之间的网络比较第39-40页
     ·颅骨厚度和噪声的影响第40-41页
     ·SSVEP 多源响应的特性第41页
     ·方法考虑和潜在的研究第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第三章 动态 SSVEP 和时变网络属性之间的相关分析第43-53页
   ·引言第43-44页
   ·方法和材料第44-45页
     ·实验数据第44页
     ·数据处理第44-45页
   ·结果第45-50页
     ·SSVEP 能量与网络平均连接强度之间的关系第45-47页
     ·SSVEP 能量与网络拓扑属性之间的关系第47-50页
   ·讨论第50-52页
   ·本章小结第52-53页
第四章 基于静息态网络的 SSVEP-BCI 研究第53-68页
   ·引言第53页
   ·材料和方法第53-56页
     ·实验被试第53-54页
     ·EEG 数据采集第54-55页
     ·数据预处理第55页
     ·SSVEP 数据处理第55-56页
     ·静息态网络的构建以及网络属性的计算第56页
   ·结果第56-64页
     ·被试在 5 种频率下的 SNR第56页
     ·SNR 与静息态网络平均功能连接强度之间的关系第56-60页
     ·SNR 与静息态网络拓扑属性之间的关系第60-62页
     ·数据分类准确率与静息态网络属性之间的关系第62-64页
   ·讨论第64-67页
   ·本章小结第67-68页
第五章 基于多变量同步指数的 SSVEP-BCI 频率识别算法第68-82页
   ·引言第68-69页
   ·材料和方法第69-76页
     ·基于 MSI 的多导频率识别算法第69-72页
     ·基于 CCA 的频率识别算法第72页
     ·基于 MEC 的频率识别算法第72-74页
     ·仿真实验第74-75页
     ·离线实验第75-76页
   ·结果第76-80页
     ·仿真实验结果第76-78页
     ·离线实验结果第78-80页
   ·讨论第80-81页
   ·本章小结第81-82页
第六章 基于多频序列编码范式的 SSVEP-BCI第82-95页
   ·引言第82-83页
   ·方法和材料第83-89页
     ·MFSC 范式第83-85页
     ·离线实验第85-87页
     ·在线实验第87-88页
     ·频率识别和系统评价指标第88-89页
   ·实验结果第89-90页
     ·离线实验结果第89页
     ·在线实验结果第89-90页
   ·讨论第90-94页
     ·MFSC 与其他范式的比较第90-92页
     ·编码周期内频率之间的影响第92-93页
     ·编码周期以及频率序列的选取第93页
     ·MFSC 范式的异步性第93-94页
     ·信息传输率第94页
   ·本章小结第94-95页
第七章 全文总结与展望第95-98页
   ·全文总结第95-96页
   ·研究展望第96-98页
致谢第98-99页
参考文献第99-111页
攻读博士学位期间取得的成果第111-112页

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