基于双耳分听范式的听觉脑机接口技术研究
摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
第一章 绪论 | 第8-16页 |
1.1 BCI 技术概述 | 第8-12页 |
1.1.1 BCI 的概念及工作原理 | 第8-10页 |
1.1.2 BCI 的应用前景 | 第10-12页 |
1.2 听觉 BCI 技术的研究现状及存在的问题 | 第12-14页 |
1.2.1 听觉 BCI 技术的研究现状 | 第12-14页 |
1.2.2 听觉 BCI 技术存在的问题 | 第14页 |
1.3 双耳分听实验 | 第14-15页 |
1.4 本文的研究目的与主要工作 | 第15-16页 |
第二章 双耳分听范式实验设计与信号采集 | 第16-24页 |
2.1 脑电信号的特点及采集 | 第16-19页 |
2.1.1 脑电信号的特点 | 第16-17页 |
2.1.2 脑电信号采集 | 第17-19页 |
2.2 听觉事件相关电位 | 第19-21页 |
2.3 双耳分听范式实验设计 | 第21-23页 |
2.3.1 实验设计 | 第21-23页 |
2.3.2 被试和电极 | 第23页 |
2.4 本章小结 | 第23-24页 |
第三章 脑电信号特征提取 | 第24-35页 |
3.1 脑电信号预处理 | 第24-25页 |
3.2 相干平均法简介 | 第25-26页 |
3.3 特征提取结果及分析 | 第26-31页 |
3.3.1 靶刺激声音频率对听觉诱发电位的影响 | 第27页 |
3.3.2 左右耳对同一声音的处理效果 | 第27-28页 |
3.3.3 靶刺激出现频率对听觉诱发电位的影响 | 第28-29页 |
3.3.4 不同电极位置听觉诱发电位的差异 | 第29-31页 |
3.4 特征可分性判据 r~2分析 | 第31-34页 |
3.5 本章小结 | 第34-35页 |
第四章 基于支持向量机的脑电信号分类 | 第35-46页 |
4.1 电信号分类方法 | 第35-41页 |
4.1.1 Fisher 线性判别法 | 第35-37页 |
4.1.2 神经网络分类器 | 第37-39页 |
4.1.3 支持向量机 | 第39-41页 |
4.2 基于 SVM 的脑电信号分类 | 第41-44页 |
4.2.1 基于单电极的特征分类结果及分析 | 第41-44页 |
4.2.2 基于多电极的特征分类结果及分析 | 第44页 |
4.3 信息传输率分析 | 第44-45页 |
4.4 本章小结 | 第45-46页 |
第五章 基于双耳分听范式的在线 BCI 系统设计 | 第46-52页 |
5.1 在线实验方案 | 第46-48页 |
5.1.1 实验设计 | 第46页 |
5.1.2 数据处理方法选择 | 第46-48页 |
5.2 在线 BCI 系统设计 | 第48-51页 |
5.2.1 脑电信号采集模块 | 第49页 |
5.2.2 脑电信号分析模块 | 第49-50页 |
5.2.3 用户控制模块 | 第50-51页 |
5.3 本章小结 | 第51-52页 |
第六章 结论 | 第52-54页 |
参考文献 | 第54-57页 |
攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果 | 第57-58页 |
致谢 | 第58页 |