基于运动想象的脑—机接口关键技术研究
| 中文摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·脑机接口技术及研究意义 | 第12-15页 |
| ·脑-机接口 | 第12-13页 |
| ·脑-机接口系统分类 | 第13-14页 |
| ·研究意义与应用价值 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状与存在问题 | 第15-18页 |
| ·主要研究内容与论文结构 | 第18-20页 |
| 第二章 脑电信号实时采集与处理软件设计 | 第20-38页 |
| ·软件设计关键技术 | 第20-26页 |
| ·软件开发平台 | 第21页 |
| ·放大器接口设计 | 第21-23页 |
| ·多线程技术 | 第23-25页 |
| ·多媒体定时器 | 第25-26页 |
| ·实时频谱和功率谱分析及显示 | 第26-29页 |
| ·实时频谱分析 | 第26-28页 |
| ·实时功率谱分析 | 第28-29页 |
| ·动态脑电地形图的生成与显示 | 第29-35页 |
| ·BEAM的工作原理 | 第30页 |
| ·空间插值 | 第30-31页 |
| ·颜色空间模型映射 | 第31-33页 |
| ·双缓存绘图 | 第33-34页 |
| ·脑电地形图的绘制 | 第34-35页 |
| ·左右手运动想象原理及实验范式设计 | 第35-37页 |
| ·事件相关同步和去同步 | 第35-36页 |
| ·实验范式设计 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于左右手运动想象的彩色球分类 | 第38-52页 |
| ·在线BCI系统设计 | 第38-41页 |
| ·系统框架 | 第38-39页 |
| ·左右手运动想象BCI实验 | 第39-41页 |
| ·信号处理算法 | 第41-45页 |
| ·独立成分分析 | 第41-42页 |
| ·ICA去除伪迹 | 第42-43页 |
| ·小波分析 | 第43-45页 |
| ·小波特征提取 | 第45页 |
| ·彩色球分类系统实现 | 第45-51页 |
| ·实验流程设计 | 第45-47页 |
| ·特征提取与分类 | 第47-50页 |
| ·分类结果融合 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 第四章 基于小波包熵的脑电信号特征提取 | 第52-62页 |
| ·小波包熵基本理论 | 第52-53页 |
| ·小波包变换 | 第52-53页 |
| ·小波包熵 | 第53页 |
| ·仿真数据及脑电特征描述 | 第53-54页 |
| ·基于小波变换的特征提取和分析 | 第54-56页 |
| ·基于小波包熵的特征提取和分析 | 第56-59页 |
| ·小波包熵脑电地形图 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于支持向量机的脑电特征分类 | 第62-72页 |
| ·支持向量机 | 第62-65页 |
| ·支持向量机基本思想 | 第62-63页 |
| ·最优分类面 | 第63-64页 |
| ·广义的最优分类面 | 第64-65页 |
| ·基于支持向量机的脑电信号分类器设计 | 第65-68页 |
| ·数据归一化 | 第65页 |
| ·核函数选择 | 第65-66页 |
| ·参数寻优 | 第66-67页 |
| ·最佳分类时间选择 | 第67-68页 |
| ·分类器评判标准 | 第68-70页 |
| ·离线BCI仿真验证 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 个人简况及联系方式 | 第80-82页 |
