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基于EEG能量解码的机械手控制方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 脑电控制机械手技术第11-14页
        1.2.1 脑机接口第11-12页
        1.2.2 EEG控制机械手第12-14页
    1.3 国内外研究现状第14-16页
        1.3.1 基于P300波的脑机接口系统第14-15页
        1.3.2 基于运动想象的脑机接口系统第15页
        1.3.3 基于ThinkGearTM技术的脑机接口系统第15-16页
    1.4 本文主要研究内容第16-18页
第2章 硬件平台设计与实现第18-31页
    2.1 电源模块集成第18-19页
    2.2 微控制器选型及应用第19-23页
        2.2.1 微控制器技术简介第19-20页
        2.2.2 微控制器的种类第20-21页
        2.2.3 本研究微控制器选型第21页
        2.2.4 PCA模块、PWM脉宽调制第21-22页
        2.2.5 主控制器的电路原理图第22-23页
    2.3 执行器的设计与功能实现第23-29页
        2.3.1 舵机驱动原理第23-25页
        2.3.2 单路、多路数字舵机的控制研究第25-28页
        2.3.3 机械手臂第28-29页
    2.4 脑电采集器Mindset第29-30页
    2.5 本章总结第30-31页
第3章 控制信号的传输第31-36页
    3.1 有线数据的传输第31-33页
        3.1.1 串行通信基本原理第31页
        3.1.2 单片机点对点数据传输的结构设计第31-32页
        3.1.3 单片机点对点数据传输的软件设计第32-33页
    3.2 无线数据的传输第33-35页
        3.2.1 无线数据传输(蓝牙)及其结构设计第33页
        3.2.2 点对点无线数据传输的软件设计第33-35页
    3.3 本章总结第35-36页
第4章 EEG采集分析与能量解码方法第36-48页
    4.1 脑电信号的采集第36-38页
        4.1.1 被试者的准备第36页
        4.1.2 系统准备及数据采集第36-38页
    4.2 脑电信号的分析第38-40页
    4.3 基于EEG能量解码的研究第40-42页
    4.4 TGAM脑电数据解析第42-47页
        4.4.1 TGAM数据流格式说明第42-44页
        4.4.2 基于VS软件开发环境的脑电数据解析第44-47页
    4.5 本章总结第47-48页
第5章 系统集成与性能优化第48-53页
    5.1 系统集成第48-50页
        5.1.1 系统集成第48页
        5.1.2 控制系统的实现第48-50页
    5.2 控制系统的性能优化第50-52页
        5.2.1 插补算法的基本思想第51页
        5.2.2 插补算法设计第51-52页
    5.3 本章总结第52-53页
第6章 总结与展望第53-54页
    6.1 本文主要完成工作内容第53页
    6.2 未来的工作和展望第53-54页
参考文献第54-57页
附录A 部分源程序控制代码第57-60页
在学研究成果第60-61页
致谢第61页

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