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基于运动想象的异步脑机接口系统的研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 课题的来源及意义第9-10页
    1.2 国内外研究动态第10-12页
        1.2.1 国外研究动态第10-11页
        1.2.2 国内研究动态第11-12页
    1.3 脑电信号介绍第12-14页
        1.3.1 几种常见的脑电信号第12-13页
        1.3.2 用于 BCI 系统的脑电信号第13页
        1.3.3 运动想象的生理基础第13-14页
    1.4 脑机接口的不同种类第14-16页
        1.4.1 使用不同 EEG 的 BCI第14-15页
        1.4.2 同步 BCI 与异步 BCI第15-16页
        1.4.3 离线 BCI 与在线 BCI第16页
    1.5 论文的研究目标和内容第16-19页
        1.5.1 研究目标第16页
        1.5.2 研究内容第16-17页
        1.5.3 论文章节安排第17-19页
第2章 基于运动想象的异步 BCI 系统的设计第19-27页
    2.1 系统设计框图第19页
    2.2 脑电信号的采集第19-21页
    2.3 脑电信号处理平台与实验界面第21-24页
        2.3.1 脑电信号处理平台第21-22页
        2.3.2 实验界面第22-24页
    2.4 控制小车的实现第24-26页
        2.4.1 硬件实现第24页
        2.4.2 软件实现第24-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 实验范式与实验流程第27-39页
    3.1 实验范式的设计第27-30页
        3.1.1 离线训练的范式第27-28页
        3.1.2 反馈训练的范式第28-30页
    3.2 想象的方式第30-33页
        3.2.1 想象的动作第31-32页
        3.2.2 想象的频率第32页
        3.2.3 其它心理作业与运动想象结合第32-33页
    3.3 实验流程第33-35页
    3.4 实验数据分析第35-38页
        3.4.1 样本选取第35-36页
        3.4.2 样本筛选第36-37页
        3.4.3 训练结果第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第4章 异步 BCI 的脑电信号处理方法第39-63页
    4.1 预处理第39-42页
        4.1.1 脑电数据截取第39-40页
        4.1.2 平均参考去噪第40页
        4.1.3 带通滤波第40-42页
    4.2 特征提取方法第42-50页
        4.2.1 近似熵第42-44页
        4.2.2 功率谱估计第44-47页
        4.2.3 公共空间模式第47-50页
        4.2.4 特征提取方法选择第50页
    4.3 分类器第50-56页
        4.3.1 Fisher 分类器第50-52页
        4.3.2 支持向量机第52-55页
        4.3.3 分类器的选择第55页
        4.3.4 多分类器投票第55-56页
    4.4 空闲状态检测第56-59页
        4.4.1 阈值法第57-58页
        4.4.2 二级分类第58页
        4.4.3 两种策略的比较第58-59页
    4.5 基于近似熵与 CSP 的空闲状态检测方法第59-62页
        4.5.1 方法介绍第60-61页
        4.5.2 实验数据分析第61-62页
    4.6 本章小结第62-63页
第5章 在线系统的实现第63-75页
    5.1 实时数据处理第63-69页
        5.1.1 整体方案第63-64页
        5.1.2 脑电数据的存储方式第64-65页
        5.1.3 脑电数据的实时更新与处理第65-67页
        5.1.4 在线系统实时性的测试第67-69页
    5.2 控制小车实验介绍第69-73页
        5.2.1 实验方案第69-71页
        5.2.2 实验结果第71-73页
    5.3 本章小结第73-75页
第6章 总结与展望第75-77页
    6.1 课题总结第75-76页
    6.2 展望第76-77页
        6.2.1 本论文研究的展望第76页
        6.2.2 脑机接口研究的展望第76-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-83页
个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果第83页

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