P300脑机接口的半监督和无监督学习算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 脑机接口的有监督学习算法 | 第10页 |
| 1.2.2 脑机接口的半监督学习算法 | 第10-11页 |
| 1.2.3 脑机接口的无监督学习算法 | 第11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文安排 | 第12-13页 |
| 第二章 P300字符拼写系统介绍 | 第13-26页 |
| 2.1 P300介绍 | 第13-14页 |
| 2.2 P300字符拼写脑机接口系统结构 | 第14-15页 |
| 2.3 P300字符拼写范式设计 | 第15-16页 |
| 2.3.1 行列闪烁刺激范式 | 第15页 |
| 2.3.2 单字符闪烁刺激范式 | 第15-16页 |
| 2.4 数据预处理与特征提取 | 第16-19页 |
| 2.4.1 通道选择方法 | 第16-18页 |
| 2.4.2 滤波 | 第18-19页 |
| 2.4.3 特征提取 | 第19页 |
| 2.5 分类算法 | 第19-25页 |
| 2.5.1 分类器集成 | 第20-21页 |
| 2.5.2 深度学习 | 第21-23页 |
| 2.5.3 无监督学习 | 第23-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 P300在线半监督算法研究 | 第26-41页 |
| 3.1 方法 | 第26-31页 |
| 3.1.1 ELM简介 | 第26-28页 |
| 3.1.2 正则化加权序列ELM | 第28-30页 |
| 3.1.4 基于ELM的在线半监督算法 | 第30-31页 |
| 3.2 现有在线半监督方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 SUST-LSSVM | 第31-33页 |
| 3.2.2 ST-ILDA | 第33-34页 |
| 3.3 实验系统与数据简介 | 第34-35页 |
| 3.3.1 本实验室系统与数据 | 第34页 |
| 3.3.2 国际脑机接口竞赛数据 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果 | 第35-39页 |
| 3.5 讨论 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 P300字符拼写系统的无监督学习 | 第41-60页 |
| 4.1 方法 | 第41-45页 |
| 4.1.1 P300字符拼写系统数据结构特点 | 第41-42页 |
| 4.1.2 方法步骤 | 第42-43页 |
| 4.1.3 收敛性证明 | 第43-45页 |
| 4.2 模拟数据分析 | 第45-48页 |
| 4.3 P300数据分析实验结果 | 第48-57页 |
| 4.3.1 国际脑机接口竞赛数据分析结果 | 第48-53页 |
| 4.3.2 本实验室数据分析结果 | 第53-57页 |
| 4.4 讨论 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 全文总结 | 第60页 |
| 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附件 | 第67页 |
