| 论文创新点 | 第5-9页 |
| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第1章 引言 | 第13-25页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第13-16页 |
| 1.2 国内外现状及发展趋势 | 第16-22页 |
| 1.2.1 可穿戴脑电信号采集系统研究发展和现状 | 第16-19页 |
| 1.2.2 可穿戴肌肉信号采集系统研究发展和现状 | 第19-20页 |
| 1.2.3 侵入式脑电信号采集系统研究发展和现状 | 第20-22页 |
| 1.3 论文的研究工作及结构安排 | 第22-25页 |
| 第2章 可穿戴脑机接口系统设计实现 | 第25-40页 |
| 2.1 模块化系统结构 | 第25-32页 |
| 2.2 可穿戴脑机接口系统传感器电极 | 第32-35页 |
| 2.2.1 非侵入式传感器电极分类 | 第33-34页 |
| 2.2.2 阻抗 | 第34-35页 |
| 2.3 数据采集模块 | 第35-36页 |
| 2.4 无线通信模块和微处理器单元 | 第36-39页 |
| 2.5 可穿戴脑机接口系统功耗分析 | 第39-40页 |
| 第3章 侵入式双向脑机接口系统设计实现 | 第40-57页 |
| 3.1 侵入式双向脑机接口系统设计指标 | 第40-47页 |
| 3.1.1 生物相容性 | 第40-41页 |
| 3.1.2 侵入式脑机接口传感器电极 | 第41-42页 |
| 3.1.3 信号采集模块 | 第42-43页 |
| 3.1.4 供电方式 | 第43-44页 |
| 3.1.5 功率消耗 | 第44-45页 |
| 3.1.6 热设计管理 | 第45-47页 |
| 3.2 侵入式脑机接口设计实现 | 第47-56页 |
| 3.2.1 生物相容性 | 第48页 |
| 3.2.2 传感器电极 | 第48-51页 |
| 3.2.3 数据采集模块 | 第51页 |
| 3.2.4 无线通信模块和微处理器单元 | 第51-53页 |
| 3.2.5 电流激励模块 | 第53页 |
| 3.2.6 无线电力传输 | 第53-56页 |
| 3.3 功耗分析 | 第56-57页 |
| 第4章 脑机接口系统相关算法分析 | 第57-68页 |
| 4.1 基于α节律活动检测的持续同源性算法分析 | 第57-61页 |
| 4.1.1 持续同源性 | 第57-59页 |
| 4.1.2 嵌入延迟和点云构建 | 第59页 |
| 4.1.3 选择时间延迟参数 | 第59页 |
| 4.1.4 点云集合的二次采样 | 第59-60页 |
| 4.1.5 常见的注意力检测特征 | 第60-61页 |
| 4.2 非侵入式肌电信号在手势识别和肌肉疲劳检测领域的应用 | 第61-66页 |
| 4.2.1 肌电信号在手腕及前臂动作识别中的特征提取 | 第61页 |
| 4.2.2 肌电信号在肌肉疲劳检测中的应用 | 第61-66页 |
| 4.3 基于局部场电位的时频分析法 | 第66-68页 |
| 4.3.1 生物信号预处理 | 第66页 |
| 4.3.2 多维生物信号的时频分析 | 第66-68页 |
| 第5章 实验结果分析 | 第68-103页 |
| 5.1 标准台架实验结果 | 第68-92页 |
| 5.1.1 无线通信模块性能分析 | 第68-69页 |
| 5.1.2 运动传感器结果分析 | 第69-72页 |
| 5.1.3 可穿戴肌电信号采集系统结果分析 | 第72-80页 |
| 5.1.4 可穿戴脑电信号采集系统 | 第80-88页 |
| 5.1.5 侵入式脑机接口系统 | 第88-92页 |
| 5.2 生物体内实验结果分析 | 第92-97页 |
| 5.3 系统功耗分析 | 第97-99页 |
| 5.3.1 可穿戴脑机接口系统功耗分析 | 第97-98页 |
| 5.3.2 侵入式脑机接口系统功耗分析 | 第98-99页 |
| 5.4 系统性能比较 | 第99-103页 |
| 第6章 总结与展望 | 第103-106页 |
| 6.1 总结 | 第103-104页 |
| 6.2 展望 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-120页 |
| 攻博期间发表的科研成果 | 第120-121页 |
| 一. 已发表的论文 | 第120页 |
| 二. 会议报告 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121页 |