运动想象EEG的识别方法及在上肢康复中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-33页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第11-13页 |
| ·脑机接口概述 | 第13-24页 |
| ·BCI系统的组成及原理 | 第14-15页 |
| ·BCI系统的分类及特点 | 第15-17页 |
| ·EEG神经生理学基础 | 第17-21页 |
| ·脑电信号的种类及特点 | 第21-24页 |
| ·基于运动想象EEG的肢体运动功能康复研究 | 第24-30页 |
| ·国内外研究现状 | 第24-27页 |
| ·脑电信号伪迹去除方法 | 第27-29页 |
| ·脑电信号特征提取方法 | 第29-30页 |
| ·脑电信号模式分类方法 | 第30页 |
| ·本文主要研究内容和组织结构 | 第30-33页 |
| 第2章 基于LMD与CCA的眼电伪迹去除方法 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基本原理 | 第33-37页 |
| ·局域均值分解 | 第33-35页 |
| ·典型相关分析 | 第35-36页 |
| ·基于LMDC去除眼电伪迹 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-45页 |
| ·实验数据来源 | 第37-38页 |
| ·性能评价指标 | 第38-39页 |
| ·LMDC去除眼电伪迹的实验结果及分析 | 第39-43页 |
| ·LMDC应用于真实含噪的EEG | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 基于改进GHSOM的EEG自适应识别方法 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·基本原理 | 第47-53页 |
| ·主成分分析 | 第47-49页 |
| ·生长、分层自组织映射网络及改进 | 第49-52页 |
| ·基于PCA和IGHSOM的MI-EEG识别方法 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-58页 |
| ·实验数据来源 | 第53-54页 |
| ·脑电数据预处理 | 第54页 |
| ·实验分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第4章 基于MI-EEG的上肢运动功能康复系统 | 第59-73页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·上肢功能康复系统的整体结构 | 第59-61页 |
| ·康复系统软件结构 | 第61-64页 |
| ·基于PC机的脑电信号采集与处理 | 第61-64页 |
| ·基于S3C2440A处理器控制的软件设计 | 第64页 |
| ·康复系统硬件结构 | 第64-69页 |
| ·脑电信号采集仪 | 第64-66页 |
| ·六自由度机械手臂 | 第66-67页 |
| ·机械手臂的控制装置 | 第67-69页 |
| ·基于MI-EEG在线上肢功能康复系统实验设计 | 第69-71页 |
| ·实验简介 | 第69-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 结论 | 第73-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
