基于EEG信号的认知任务模式分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·认知任务模式分类的研究意义 | 第11-13页 |
| ·认知任务模式分类的基本概念 | 第11-12页 |
| ·认知任务模式分类的研究意义 | 第12-13页 |
| ·认知任务模式分类的应用 | 第13-15页 |
| ·脑机接口研究 | 第13-14页 |
| ·大脑工作机制研究 | 第14-15页 |
| ·脑疾病研究 | 第15页 |
| ·认知功能的几种研究方法 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构 | 第17-19页 |
| 第二章 基于 EEG 的认知任务模式分类研究基础 | 第19-31页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·大脑生理结构及功能区域划分 | 第19-21页 |
| ·脑电信号研究基础 | 第21-24页 |
| ·脑电信号的产生机制 | 第21-22页 |
| ·脑电信号的分类 | 第22-23页 |
| ·脑电信号的特点 | 第23-24页 |
| ·脑电信号的采集 | 第24-27页 |
| ·10/20 系统电极放置法 | 第25-26页 |
| ·脑电信号的采集过程 | 第26-27页 |
| ·脑电采集实验的注意事项 | 第27页 |
| ·脑电信号的处理与分析 | 第27-29页 |
| ·脑电信号预处理 | 第27-29页 |
| ·脑电信号分析方法 | 第29页 |
| ·脑电信号在认知分类方面的应用 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于 EEG 的运动想象任务分类研究 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·运动想象分类研究基础 | 第31-34页 |
| ·常用特征提取算法 | 第32-34页 |
| ·常用特征分类算法 | 第34页 |
| ·数据集描述 | 第34-37页 |
| ·2008 年国际 BCI 竞赛数据集 | 第34-36页 |
| ·实验室数据集 | 第36-37页 |
| ·基于相关系数的 CSP 成分选择算法研究 | 第37-40页 |
| ·公共空间模式成分选择研究 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·基于广义微状态的运动想象分类研究 | 第40-44页 |
| ·微状态概念及其拓展 | 第40-41页 |
| ·基于广义微状态的特征提取和分类 | 第41-42页 |
| ·实验结果 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于 EEG 的驾驶疲劳状态分类研究 | 第45-61页 |
| ·引言 | 第45-46页 |
| ·实验设计与分析 | 第46-48页 |
| ·实验设计与数据采集 | 第46-47页 |
| ·被试安排 | 第47-48页 |
| ·实验方法和分析 | 第48-52页 |
| ·Granger-Geweke’s 因果关系模型 | 第48-49页 |
| ·脑网络相关指标 | 第49-51页 |
| ·数据分析处理流程 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-58页 |
| ·格兰杰因果关系 | 第52-54页 |
| ·全局效率和特征路径长度 | 第54-57页 |
| ·因果关系流量和因果关系密度 | 第57-58页 |
| ·结果讨论 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-72页 |
| 附录 | 第72-73页 |
| 详细摘要 | 第73-76页 |
