基于运动想象的脑信号处理
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·脑机接口的工作原理 | 第10-11页 |
| ·脑机接口的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 脑信号概述 | 第13-19页 |
| ·脑信号的产生机理 | 第13-15页 |
| ·脑信号的频率分类 | 第15-17页 |
| ·BCI系统中脑信号的类型 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于小波变换的脑信号预处理 | 第19-29页 |
| ·小波变换基本理论 | 第19-24页 |
| ·连续小波变换 | 第19-20页 |
| ·尺度函数 | 第20-21页 |
| ·小波设计和滤波器实现 | 第21-24页 |
| ·信号和噪声的小波域性态分析 | 第24-27页 |
| ·信号的小波域性态 | 第24-26页 |
| ·高斯白噪声的小波域性态 | 第26-27页 |
| ·去噪仿真结果 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于运动想象的脑信号提取算法 | 第29-43页 |
| ·功率谱分析 | 第29-32页 |
| ·经典功率谱估计 | 第29-31页 |
| ·现代功率谱估计 | 第31-32页 |
| ·AR模型功率谱估计 | 第32-40页 |
| ·AR模型功率谱估计法 | 第32-36页 |
| ·基于AR模型的特征提取与参数选择 | 第36-40页 |
| ·事件相关同步/去同步分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于运动想象的脑信号分类算法 | 第43-51页 |
| ·基于MAHALANOBIS距离的线性分类器 | 第43-44页 |
| ·基于FISHER准则的线性判别式 | 第44-46页 |
| ·基于BP神经网络的运动想象分类 | 第46-50页 |
| ·BP神经网络原理 | 第46-47页 |
| ·BP学习算法 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
