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基于复合肢体想象动作的脑电特征识别技术研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-19页
   ·研究背景第8-16页
     ·脊髓损伤现状第8-11页
     ·脊髓损伤后的康复措施第11-12页
     ·脑-机接口第12-15页
     ·复合肢体想象动作电位研究意义及其发展现状第15-16页
   ·研究内容及章节安排第16-19页
第二章 复合肢体想象动作实验方案设计与数据预处理第19-30页
   ·想象动作的事件相关去同步与同步化特征第19-22页
     ·事件相关去同步与同步定义第19-20页
     ·复合肢体想象动作下的事件相关去同步与同步化特征第20-22页
   ·实验设计第22-26页
     ·动作设计第22-23页
     ·脑电采集系统第23-25页
     ·实验方案第25-26页
   ·数据预处理第26-30页
     ·变参考第26-27页
     ·去眼电第27-28页
     ·空间滤波第28-30页
第三章 复合肢体想象动作特征分析第30-45页
   ·想象动作 ERD 特征分析第30-41页
     ·短时傅立叶变换第30-31页
     ·时频图谱分析第31-33页
     ·脑地形图及功率谱曲线分析第33-35页
     ·ERD 值分析第35-38页
     ·训练前后 ERD 值对比分析第38-41页
   ·Fisher 可分性分析第41-45页
     ·关键导联的 Fisher 分析第41-43页
     ·训练前后关键导联 Fisher 值对比第43-45页
第四章 基于共空间模式的多模想象动作特征提取第45-55页
   ·二分类共空间模式特征提取算法第45-50页
     ·共空间模式 CSP第45-47页
     ·基于广义特征值分解的共空间模式 GECSP第47-48页
     ·平稳 Tikhonov 正则化共空间模式 sTRCSP第48-50页
   ·多分类共空间模式特征提取算法第50-54页
     ·多分类共空间模式 Multi-CSP第50-51页
     ·Multi-GECSP 和 Multi-sTRCSP第51-54页
   ·基于滤波器优化的单次特征提取技术第54-55页
第五章 复合肢体想象动作的分类识别第55-62页
   ·支持向量机第55-58页
     ·支持向量机原理第55-57页
     ·多分类求解问题第57-58页
   ·分类结果及对比分析第58-62页
     ·二分类 3 种 CSP 对比第58-59页
     ·多分类 3 种 CSP 对比第59-60页
     ·训练前后动作模式间 2 分类结果分析第60-61页
     ·训练前后多分类结果分析第61-62页
第六章 总结与展望第62-64页
   ·工作总结第62页
   ·未来展望第62-64页
参考文献第64-68页
发表论文和科研情况说明第68-69页
致谢第69页

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