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基于视觉诱发电位的3D图像控制研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-24页
    1.1 相关概念第11-20页
        1.1.1 脑电的神经解剖学和电生理学基础第11-15页
        1.1.2 视觉诱发电位和稳态视觉诱发电位第15-17页
        1.1.3 脑机接口第17-18页
        1.1.4 基于稳态视觉诱发电位的脑机接口第18-20页
    1.2 SSVEP-BCI现状和需要改进的方面第20-22页
    1.3 论文的结构和内容第22-24页
第2章 视觉刺激方法研究及视觉刺激器设计第24-48页
    2.1 视觉基本特性第24-26页
    2.2 视觉刺激方法研究第26-38页
        2.2.1 SSVEP用于BCI的原理第26-29页
        2.2.2 视觉系统三大途径第29-32页
        2.2.3 SSVEP的成分第32-33页
        2.2.4 频率编码视觉刺激和相位编码视觉刺激第33-38页
    2.3 便携式视觉刺激器设计第38-45页
        2.3.1 设计要求和总体方案第38-40页
        2.3.2 硬件电路设计第40-43页
        2.3.3 软件设计第43-45页
    2.4 优化视觉刺激方法研究第45-47页
    本章小结第47-48页
第3章 SSVEP的信号处理方法研究第48-72页
    3.1 引言第48-51页
        3.1.1 脑电信号的特征第48-49页
        3.1.2 SSVEP的信号处理流程第49-51页
    3.2 信号预处理方法研究第51-55页
        3.2.1 独立成分分析(independent component analysis,ICA)第52页
        3.2.2 基于峰值消除(peak elimination)的伪迹去除法第52-53页
        3.2.3 利用人工神经网络的眨眼伪迹识别第53页
        3.2.4 基于FIR带通滤波(bandpass FIR filters)的去除法第53-54页
        3.2.5 方法比较第54-55页
    3.3 特征提取方法研究第55-59页
        3.3.1 时域分析法第55-56页
        3.3.2 频域分析法第56-58页
        3.3.3 时间-频率域分析法第58-59页
        3.3.4 方法比较第59页
    3.4 信号分类及转换方法研究第59-64页
        3.4.1 线性分类法第60-62页
        3.4.2 神经网络(neural network)第62页
        3.4.3 非线性贝叶斯分类器(nonlinear bayesian classifiers)第62-63页
        3.4.4 最近邻分类(nearest neighbor classifiers)第63-64页
        3.4.5 分类器组合(combinations of classifiers)第64页
        3.4.6 方法比较第64页
    3.5 一种频率视觉刺激的信号处理方法第64-65页
    3.6 相位视觉刺激的信号处理方法第65-67页
    3.7 一种优化视觉刺激的信号处理方法第67-70页
    本章小结第70-72页
第4章 人的性格行为特征在BCI中的应用第72-79页
    4.1 性格行为特征和脑电特征的关系第72-74页
    4.2 性格行为特征的测试方法——UK心理测验第74-75页
    4.3 性格行为特征在SSVEP相位校准中的应用第75-77页
    本章小结第77-79页
第5章 基于SSVEP-BCI的 3D图像控制系统第79-89页
    5.1 基于SSVEP-BCI的 3D图像控制系统设计第79-84页
        5.1.1 信号采集模块第80页
        5.1.2 信号处理模块第80-82页
        5.1.3 3D图形控制模块第82-83页
        5.1.4 系统性能参数第83-84页
    5.2 系统实验第84-88页
        5.2.1 实验系统第84-86页
        5.2.2 实验及结果第86-88页
    本章小结第88-89页
结论第89-91页
参考文献第91-106页
附录第106-109页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第109-110页
致谢第110-111页
作者简介第111页

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