脑电源定位及特征提取技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 脑电信号特征提取技术的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 脑-机接口系统组成 | 第13-15页 |
| 1.2.2 特征提取技术的研究现状及主要问题 | 第15-16页 |
| 1.2.3 脑电信号处理在康复领域的研究现状 | 第16页 |
| 1.3 脑电源成像研究概况 | 第16-19页 |
| 1.3.1 源定位中的正问题和反问题 | 第17-18页 |
| 1.3.2 脑电源成像研究现状 | 第18-19页 |
| 1.4 本文研究内容和论文结构 | 第19-21页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4.2 论文结构 | 第20-21页 |
| 第二章 脑电信号的采集及实验设计 | 第21-25页 |
| 2.1 EEG信号采集设备 | 第21-22页 |
| 2.2 实验设计 | 第22-24页 |
| 2.2.1 实验概况 | 第22-23页 |
| 2.2.2 实验布局和范式设计 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 脑卒中患者EEG源成像研究 | 第25-37页 |
| 3.1 EEG源成像概述 | 第25页 |
| 3.2 等效偶极子源模型 | 第25-27页 |
| 3.2.1 偶极子基本概念 | 第25-27页 |
| 3.2.2 等效偶极子源模型的数学表达 | 第27页 |
| 3.3 分布式电流密度模型 | 第27-31页 |
| 3.3.1 分布式源概述 | 第27-28页 |
| 3.3.2 分布式电流源模型的数学表示 | 第28-30页 |
| 3.3.3 LORETA成像方法 | 第30-31页 |
| 3.4 脑卒中患者大脑皮层的可塑性 | 第31-33页 |
| 3.4.1 源成像与可塑性的联系 | 第31页 |
| 3.4.2 脑卒中大脑皮层功能重构 | 第31-33页 |
| 3.5 脑电源成像实际数据结果分析 | 第33-36页 |
| 3.5.1 脑电源成像的预处理 | 第33页 |
| 3.5.2 正常被试者成像结果与分析 | 第33-34页 |
| 3.5.3 脑卒中患者成像结果与分析 | 第34-35页 |
| 3.5.4 源成像实验结论 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 脑电信号预处理及特征提取 | 第37-52页 |
| 4.1 脑电信号预处理 | 第37-43页 |
| 4.1.1 降采样 | 第37页 |
| 4.1.2 EEG信号的滤波分析 | 第37-40页 |
| 4.1.3 去眼动/心电伪迹分析 | 第40-43页 |
| 4.2 脑电信号特征提取与选择 | 第43-51页 |
| 4.2.1 基于频带能量的特征提取方法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 小波变换的特征提取方法研究 | 第44-50页 |
| 4.2.3 基于小波变换的特征提取方法 | 第50-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 特征分类与实验结果分析 | 第52-66页 |
| 5.1 线性判别分析 | 第52-54页 |
| 5.2 支持向量机 | 第54-59页 |
| 5.2.1 线性支持向量机 | 第54-57页 |
| 5.2.2 非线性支持向量机 | 第57-59页 |
| 5.3 交叉验证 | 第59-60页 |
| 5.4 不同特征的分类结果 | 第60-63页 |
| 5.4.1 健康被试实验结果分析 | 第60-61页 |
| 5.4.2 脑卒中患者实验数据分析 | 第61-63页 |
| 5.5 脑卒中患者电极位置的探讨 | 第63-65页 |
| 5.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 总结 | 第66-67页 |
| 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75页 |
