基于Adaboost的BCI系统脑电信号分类
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·BCI系统概述 | 第7-11页 |
| ·BCI系统应用现状 | 第7-8页 |
| ·BCI系统的分类 | 第8-9页 |
| ·BCI系统的组成 | 第9-11页 |
| ·本文的研究目的和研究内容 | 第11-13页 |
| ·研究目的 | 第11页 |
| ·研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 脑电信号的生物学原理 | 第13-17页 |
| ·大脑皮层的结构和作用 | 第13-14页 |
| ·脑电图的分类和特点 | 第14-15页 |
| ·事件相关去同步ERD和事件相关同步ERS | 第15-17页 |
| 第三章 脑电信号的滤波方法 | 第17-21页 |
| ·脑电信号的时域滤波 | 第17-18页 |
| ·空域滤波 | 第18页 |
| ·公共空间模式滤波 | 第18-21页 |
| 第四章 脑电信号的特征降维 | 第21-29页 |
| ·脑电信号的特征提取 | 第21-22页 |
| ·特征降维 | 第22-29页 |
| ·主成分分析PCA | 第22-24页 |
| ·偏最小二乘法PLS | 第24-29页 |
| 第五章 脑电信号的分类算法 | 第29-39页 |
| ·BCI系统分类器概述 | 第29-30页 |
| ·线性判别分析LDA | 第30-32页 |
| ·支持向量机SVM | 第32-35页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第33-35页 |
| ·非线性支持向量机 | 第35页 |
| ·AdaBoost分类器 | 第35-39页 |
| ·Boosting分类方法 | 第35-36页 |
| ·AdaBoost分类方法 | 第36-37页 |
| ·Gentle AdaBoost分类方法 | 第37-38页 |
| ·最近邻法 | 第38-39页 |
| 第六章 BCI系统的脑电信号分类识别 | 第39-46页 |
| ·脑电信号数据 | 第39页 |
| ·脑电信号识别实验 | 第39-46页 |
| ·CSP空域滤波器个数的选择 | 第39-40页 |
| ·脑电信号不同处理方法的效果比较 | 第40-46页 |
| 第七章 总结和展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
