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基于深度学习的脑电识别方法研究与应用

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-31页
    1.1 课题研究背景及意义第11-13页
    1.2 脑机接口技术的理论基础第13-20页
        1.2.1 脑机接口的组成及工作原理第13-14页
        1.2.2 脑电信号生理学原理及其特点第14-16页
        1.2.3 脑电信号的分类第16-19页
        1.2.4 脑电信号采集方法第19-20页
    1.3 基于运动想象脑电的手臂康复方法研究现状第20-28页
        1.3.1 国内外研究现状第20-24页
        1.3.2 常用的特征提取方法第24-25页
        1.3.3 常用的分类方法第25-26页
        1.3.4 基于深度学习的分析方法第26-28页
        1.3.5 脑电信号采集软件设计第28页
    1.4 本文主要研究内容及组织结构第28-31页
第2章 基于小波包变换与深度信念网络的脑电特征提取方法第31-45页
    2.1 引言第31-32页
    2.2 基本原理第32-36页
        2.2.1 深度信念网络第32-34页
        2.2.2 小波包变换第34-35页
        2.2.3 Softmax分类器第35-36页
    2.3 基于WPTDBN的脑电特征提取方法第36-38页
    2.4 实验研究与结果分析第38-43页
        2.4.1 脑电数据来源第38页
        2.4.2 脑电信号的时域分析第38-39页
        2.4.3 网络深度与小波基函数的选择第39-41页
        2.4.4 WPT及Dropout对识别结果的对比研究第41页
        2.4.5 多种识别方法的对比研究第41-42页
        2.4.6 多种特征提取方法的对比研究第42-43页
    2.5 本章小结第43-45页
第3章 基于最优小波包和LSTM型递归神经网络的脑电识别方法第45-57页
    3.1 引言第45-46页
    3.2 基本原理第46-49页
        3.2.1 递归神经网络第46页
        3.2.2 LSTM单元第46-48页
        3.2.3 基于改进距离准则的最优小波包选择第48-49页
    3.3 WLR脑电识别方法第49-52页
        3.3.1 WLR识别方法步骤第49-51页
        3.3.2 WLR识别方法流程第51-52页
    3.4 实验研究与结果分析第52-56页
        3.4.1 实验数据及分析第52页
        3.4.2 基于改进的距离准则求取小波包最优子空间第52-54页
        3.4.3 隐含层神经元数量对识别结果的影响第54-55页
        3.4.4 比对研究结果与分析第55-56页
    3.5 本章总结第56-57页
第4章 基于人脸识别技术的脑电采集与分析第57-69页
    4.1 引言第57页
    4.2 基于人脸识别技术的脑电采集实验设计第57-61页
        4.2.1 脑电采集设备第57-59页
        4.2.2 人脸识别技术第59页
        4.2.3 采集系统结构与功能划分第59-60页
        4.2.4 采集时间间隔第60-61页
        4.2.5 脑电采集流程第61页
    4.3 想象手臂伸、屈运动脑电采集实验第61-65页
        4.3.1 实验环境及测试者第63页
        4.3.2 脑电极放置第63-64页
        4.3.3 实验方案设计第64-65页
    4.4 实验结果与分析第65-67页
        4.4.1 个性化采集结果第65-66页
        4.4.2 时域分析第66页
        4.4.3 研究结果与分析第66-67页
    4.5 本章小结第67-69页
第5章 基于MI-BCI的手臂康复系统第69-77页
    5.1 引言第69页
    5.2 手臂康复系统整体设计方案第69-71页
    5.3 系统软件结构第71-72页
    5.4 系统硬件结构第72-74页
        5.4.1 脑电采集模块第72-73页
        5.4.2 机械手臂以及控制模块第73-74页
    5.5 在线手臂康复系统实验设计第74-75页
    5.6 实验结果及分析第75-76页
    5.7 本章总结第76-77页
结论第77-81页
参考文献第81-87页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第87-89页
致谢第89页

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