快速序列视觉呈现系统及相关处理算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| ·快速序列视觉呈现系统 | 第8-9页 |
| ·脑机接口 | 第9-11页 |
| ·脑电信号 | 第9页 |
| ·脑电信号模型 | 第9页 |
| ·脑机接口 | 第9-11页 |
| ·视觉事件相关电位 | 第11-12页 |
| ·相关理论研究现状 | 第12-13页 |
| ·RSVP 系统研究现状 | 第12页 |
| ·脑电处理算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 RSVP 系统实验设计 | 第14-20页 |
| ·实验平台 | 第14-16页 |
| ·图像序列 | 第14-15页 |
| ·刺激序列设计 | 第15页 |
| ·脑电采集系统 | 第15-16页 |
| ·数据处理工具 | 第16页 |
| ·实验影响因素 | 第16-17页 |
| ·实验方案 | 第17-18页 |
| ·单次实验设计 | 第17-18页 |
| ·总体实验设计 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 RSVP 系统脑电信号处理 | 第20-40页 |
| ·脑电信号预处理 | 第20-22页 |
| ·工频干扰 | 第20页 |
| ·眼电干扰 | 第20-21页 |
| ·带通滤波 | 第21-22页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第22-23页 |
| ·独立分量分析(ICA) | 第23-30页 |
| ·ICA 的基本模型 | 第23-24页 |
| ·欠定及非独立条件下的 ICA 分解 | 第24-30页 |
| ·ICA 方法提取 ERP 成分 | 第30页 |
| ·SIM 算法 | 第30-32页 |
| ·空间滤波器的比较 | 第32-33页 |
| ·脑电数据正定性的判定 | 第33-38页 |
| ·ICA 分解基向量稳定性 | 第33-36页 |
| ·ICA 分解分量的相关性 | 第36-38页 |
| ·空间滤波器的局限性 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 RSVP 系统分类算法 | 第40-58页 |
| ·事件标记 | 第40-41页 |
| ·分类器结构设计 | 第41-47页 |
| ·不均衡分类问题 | 第41-42页 |
| ·结构化判决成分分析 | 第42-43页 |
| ·支持向量机 | 第43-44页 |
| ·分类器比较 | 第44-45页 |
| ·改进的分类器结构 | 第45-47页 |
| ·ERP 信号的分类特性 | 第47-51页 |
| ·局部显著性 | 第47-49页 |
| ·决策事件检测 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·论文主要工作与创新点 | 第58页 |
| ·未来工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历、在读期间发表的学术论文和研究成果 | 第65页 |
