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基于脑电信号的博弈决策预测方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第8-17页
    1.1 课题背景、研究目的和意义第8-10页
    1.2 博弈活动脑认知状态的研究现状第10-15页
        1.2.1 国外研究现状第10-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-15页
        1.2.3 当前研究存在的问题第15页
    1.3 本文研究内容及章节安排第15-17页
第2章 “石头-剪刀-布”博弈实验设计第17-23页
    2.1 引言第17页
    2.2 “石头-剪刀-布”博弈实验设计要点第17-19页
    2.3 “石头-剪刀-布”博弈实验的设计第19-20页
    2.4 数据采集设备介绍第20-22页
    2.5 “石头-剪刀-布”博弈活动数据库分析第22页
    2.6 本章小结第22-23页
第3章 基于Double-ICA的数据预处理研究第23-33页
    3.1 引言第23-24页
    3.2 “石头-剪刀-布”博弈数据预处理第24-25页
        3.2.1 脑电数据预览第24页
        3.2.2 数字滤波第24-25页
        3.2.3 转参考第25页
        3.2.4 脑电分段第25页
        3.2.5 基线校正第25页
    3.3 伪迹去除第25-30页
        3.3.1 ICA算法原理第25-27页
        3.3.2 ICA伪迹去除第27-30页
    3.4 伪迹去除结果分析第30-32页
        3.4.1 眨眼第30页
        3.4.2 垂直眼电第30-31页
        3.4.3 水平眼电第31页
        3.4.4 不连续间断的检测第31-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第4章 “石头-剪刀-布”博弈活动脑认知状态分析第33-46页
    4.1 引言第33-34页
    4.2 “石头-剪刀-布”博弈活动脑认知状态时域分析第34-40页
    4.3 “石头-剪刀-布”博弈活动脑认知状态频域分析第40-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第5章 博弈活动特征提取与识别第46-55页
    5.1 EEG信号统计特征分析第46-47页
        5.1.1 EEG信号频段划分第46页
        5.1.2 EEG信号统计特征提取第46-47页
    5.2 EEG信号时、频特征分析第47-49页
        5.2.1 基于AR模型系数的时域特征提取第47-48页
        5.2.2 基于功率谱的频域特征提取第48-49页
    5.3 基于关联性的统计-时域-频域特征融合第49-51页
    5.4 基于SVM的结果分析第51-54页
        5.4.1 SVM参数寻优第52-53页
        5.4.2 基于关联性特征选择的结果分析第53-54页
    5.5 本章小结第54-55页
结论第55-57页
参考文献第57-64页
攻读硕士期间发表的论文第64-66页
致谢第66页

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