基于脑电信号的喜好度分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 主要符号对照表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-12页 |
| ·论文安排 | 第10-12页 |
| 第二章 生理研究背景 | 第12-20页 |
| ·脑电研究背景 | 第12-15页 |
| ·δ频带(0.5-4Hz) | 第14页 |
| ·θ频带(4-8Hz) | 第14页 |
| ·α频带(8-13Hz) | 第14-15页 |
| ·β频带(13-30Hz) | 第15页 |
| ·γ频带(36-44Hz) | 第15页 |
| ·情绪研究背景 | 第15-18页 |
| ·基于脑电的情绪相关研究 | 第18-19页 |
| ·Hoekstra | 第18页 |
| ·Choppin | 第18-19页 |
| ·Takahashi | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 EEG的数据处理流程 | 第20-24页 |
| ·数据记录 | 第20页 |
| ·预处理 | 第20-22页 |
| ·数据标注 | 第22页 |
| ·特征提取 | 第22-23页 |
| ·判别算法 | 第23-24页 |
| 第四章 实验过程 | 第24-30页 |
| ·图片刺激实验设计 | 第24-26页 |
| ·实验平台介绍 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第五章 算法描述 | 第30-39页 |
| ·去除坏样本 | 第30-31页 |
| ·共空间模式 | 第31-33页 |
| ·支持向量机 | 第33-36页 |
| ·线性可分 | 第33-35页 |
| ·非线性可分 | 第35-36页 |
| ·核函数 | 第36页 |
| ·概率共空间模式 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第六章 结果分析 | 第39-53页 |
| ·事件相关电位 | 第39-40页 |
| ·算法参数选择 | 第40-43页 |
| ·CSP+SVM | 第41-42页 |
| ·PCSP | 第42-43页 |
| ·样本长度分析 | 第43页 |
| ·频带分析 | 第43页 |
| ·喜好度估计精度 | 第43-46页 |
| ·空间模式 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-53页 |
| 第七章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·本文的主要贡献 | 第53页 |
| ·进一步的研究工作 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文 | 第58页 |
