基于脑电mu节律的脑—机接口系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 脑-机接口概述 | 第7-13页 |
| §1-1 课题研究背景及意义 | 第7页 |
| §1-2 脑-机接口的定义和构成 | 第7-9页 |
| §1-3 脑-机接口的研究现状 | 第9-11页 |
| §1-4 本论文的主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 脑电信号相关知识及分析方法 | 第13-18页 |
| §2-1 脑电概述 | 第13-16页 |
| 2-1-1 大脑的结构与功能 | 第13页 |
| 2-1-2 神经元与突触 | 第13-14页 |
| 2-1-3 脑电图 | 第14页 |
| 2-1-4 脑电的采集 | 第14页 |
| 2-1-5 脑电的主要频率组分 | 第14-15页 |
| 2-1-6 脑电信号的特点及其对信号处理的要求 | 第15-16页 |
| §2-2 脑电信号分析技术现状及发展 | 第16-17页 |
| 2-2-1 脑电信号预处理 | 第16页 |
| 2-2-2 特征提取方法 | 第16页 |
| 2-2-3 意识任务分类方法 | 第16-17页 |
| §2-3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 离线脑-机接口研究 | 第18-42页 |
| §3-1 实验所用信号 | 第18-19页 |
| §3-2 脑电信号预处理 | 第19-21页 |
| §3-3 特征提取 | 第21-32页 |
| 3-3-1 功率谱估计 | 第22-27页 |
| 3-3-2 AR 模型参数 | 第27页 |
| 3-3-3 小波变换 | 第27-32页 |
| §3-4 任务分类 | 第32-39页 |
| 3-4-1 线性判别式分析 | 第32-34页 |
| 3-4-2 支持向量机分类算法 | 第34-39页 |
| 3-4-3 实验结果与讨论 | 第39页 |
| §3-5 几种特征提取和分类方法的比较分析 | 第39-40页 |
| 3-5-1 特征提取方法的比较 | 第39-40页 |
| 3-5-2 分类方法的比较 | 第40页 |
| §3-6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 在线脑-机系统研究 | 第42-48页 |
| §4-1 在线脑-机系统系统设计 | 第42-44页 |
| 4-1-1 系统结构 | 第42-43页 |
| 4-1-2 实验方案 | 第43页 |
| 4-1-3 系统工作过程 | 第43-44页 |
| §4-2 脑电信号的提取 | 第44-47页 |
| §4-3 脑电信号处理 | 第47页 |
| §4-4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 一、总结 | 第48页 |
| 二、展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参加科研情况说明 | 第52页 |
