脑电控制的电动车系统设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 脑电信号产生机理与信号采集 | 第14-22页 |
| 2.1 脑电信号的基础 | 第14-16页 |
| 2.1.1 脑电信号的产生机理及特点 | 第14-15页 |
| 2.1.2 脑电信号分类 | 第15-16页 |
| 2.2 脑电信号的采集 | 第16-19页 |
| 2.2.1 国际标准电极的放置方法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 脑电信号采集模块的选用 | 第17-19页 |
| 2.3 脑电信号的预处理 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 脑电信号的特征提取和模式识别方法 | 第22-38页 |
| 3.1 特征提取知识背景 | 第22-23页 |
| 3.2 基于DTCWT-CSP的脑电信号特征提取 | 第23-30页 |
| 3.2.1 双树复小波介绍 | 第23-26页 |
| 3.2.2 共空间模式 | 第26-28页 |
| 3.2.3 DTCW-CSP特征提取 | 第28-30页 |
| 3.3 特征提取实验结果与分析 | 第30-31页 |
| 3.4 脑电信号的模式分类 | 第31-37页 |
| 3.4.1 支持向量机 | 第32-33页 |
| 3.4.2 多核学习机制向量机 | 第33-35页 |
| 3.4.3 MKL-SVM的多任务分类 | 第35-36页 |
| 3.4.4 MKL-SVM实验结果与分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 脑电控制电动小车的系统设计 | 第38-48页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第38-39页 |
| 4.2 系统硬件设计 | 第39-45页 |
| 4.2.1 主控制模块设计 | 第39-40页 |
| 4.2.2 脑电信号采集和传输模块设计 | 第40-42页 |
| 4.2.3 电源设计 | 第42页 |
| 4.2.4 电机驱动电路设计 | 第42-45页 |
| 4.3 软件设计 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于运动想象EEG的电动小车控制实验 | 第48-53页 |
| 5.1 脑电控制电动小车实验设计 | 第48-50页 |
| 5.1.1 实验对象 | 第48-49页 |
| 5.1.2 实验流程 | 第49-50页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第50-52页 |
| 5.3 本章总结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
