脑电波信号的处理方法与应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 基于脑电信号的身份识别及其研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 脑电信号及其伪迹简介 | 第12-15页 |
| 1.4 脑电信号处理技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 基于脑电信号的身份识别系统 | 第18-26页 |
| 2.1 脑电数据库 | 第18-20页 |
| 2.2 特征提取 | 第20-24页 |
| 2.2.1 AR模型参数 | 第20-21页 |
| 2.2.2 功率谱估计 | 第21-24页 |
| 2.3 分类器简介 | 第24-25页 |
| 2.3.1 K近邻分类器 | 第24-25页 |
| 2.4 本章总结 | 第25-26页 |
| 第三章 脑电信号预处理 | 第26-48页 |
| 3.1 独立成分分析 | 第26-28页 |
| 3.2 EEMD-ICA算法 | 第28-34页 |
| 3.2.1 EEMD | 第28-30页 |
| 3.2.2 FastICA | 第30-34页 |
| 3.3 小波变换 | 第34-36页 |
| 3.4 时频结合的伪迹去除算法 | 第36-46页 |
| 3.4.1 自适应阈值 | 第37-38页 |
| 3.4.2 SWT | 第38-42页 |
| 3.4.3 实验结果及性能分析 | 第42-46页 |
| 3.5 本章总结 | 第46-48页 |
| 第四章 脑电应用演示系统 | 第48-58页 |
| 4.1 开发技术 | 第48-49页 |
| 4.2 系统功能模块及图文展示 | 第49-57页 |
| 4.2.1 开集身份识别 | 第49-52页 |
| 4.2.2 疲劳检测 | 第52-55页 |
| 4.2.3 用意念控制游戏 | 第55-57页 |
| 4.3 本章总结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-62页 |
| 5.1 本文主要工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 本文的不足及研究展望 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第70页 |
