脑—机接口的特征提取和分类方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-30页 |
| ·课题研究背景 | 第12-13页 |
| ·BCI系统介绍 | 第13-18页 |
| ·BCI的定义 | 第13-14页 |
| ·BCI的分类 | 第14-16页 |
| ·BCI国际研讨会 | 第16页 |
| ·BCI数据竞赛 | 第16-17页 |
| ·BCI系统的构成 | 第17-18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-25页 |
| ·利用P300实现BCI | 第19-21页 |
| ·基于VEP的BCI | 第21页 |
| ·基于SCP的BCI | 第21-22页 |
| ·利用Mu节律与Beta节律 | 第22-23页 |
| ·利用ERD/ERS | 第23-24页 |
| ·低频EEG | 第24-25页 |
| ·课题的提出及研究意义 | 第25-27页 |
| ·主要研究内容和章节安排 | 第27-30页 |
| ·主要研究内容 | 第27-28页 |
| ·章节安排 | 第28-30页 |
| 第二章 BCI系统中的脑电信号 | 第30-46页 |
| ·大脑皮层 | 第30-31页 |
| ·EEG概述 | 第31-36页 |
| ·EEG的特点 | 第33-34页 |
| ·EEG的分类 | 第34-36页 |
| ·采集方式 | 第36-37页 |
| ·标准10-20系统 | 第37-39页 |
| ·EEG的特征提取 | 第39-40页 |
| ·BCI的分类方法 | 第40-41页 |
| ·BCI的评价标准 | 第41-44页 |
| ·分类正确率或错误率 | 第42-43页 |
| ·互信息MI | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-46页 |
| 第三章 基于慢皮层电位的BCI研究 | 第46-56页 |
| ·SCP介绍 | 第46-47页 |
| ·数据描述 | 第47-49页 |
| ·特征提取 | 第49-51页 |
| ·分类和结果分析 | 第51-55页 |
| ·线性判别分析 | 第51-53页 |
| ·仿真模型 | 第53-54页 |
| ·结果分析 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于运动想象的BCI研究 | 第56-80页 |
| ·生理学基础 | 第56页 |
| ·数据描述 | 第56-58页 |
| ·利用小波分析提取特征 | 第58-67页 |
| ·小波变换简介 | 第58-60页 |
| ·Mallat算法 | 第60-62页 |
| ·小波包分解 | 第62-63页 |
| ·相对小波能量 | 第63-64页 |
| ·脑电信号的小波分解 | 第64-67页 |
| ·支持向量机理论 | 第67-71页 |
| ·线性可分问题 | 第67-69页 |
| ·广义最优分类面 | 第69页 |
| ·基于核函数的支持向量机 | 第69-71页 |
| ·分类结果分析 | 第71-79页 |
| ·采用AAR模型系数 | 第71-73页 |
| ·采用相对小波能量 | 第73-76页 |
| ·对2005年的数据集IIIb进行分析 | 第76-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第五章 基于皮层脑电图的BCI研究 | 第80-104页 |
| ·皮层脑电图介绍 | 第80页 |
| ·数据描述 | 第80-81页 |
| ·利用功率谱估计提取特征 | 第81-90页 |
| ·AR模型功率谱估计 | 第82-86页 |
| ·MUSIC算法功率谱估计 | 第86-88页 |
| ·对EEG进行功率谱估计 | 第88-90页 |
| ·神经网络分类器 | 第90-96页 |
| ·神经网络概述 | 第90-91页 |
| ·BP网络 | 第91-92页 |
| ·学习矢量量化网络 | 第92-94页 |
| ·概率神经网络 | 第94-96页 |
| ·结果分析 | 第96-103页 |
| ·采用功率谱估计 | 第98-99页 |
| ·采用相对小波能量 | 第99-102页 |
| ·结果分析 | 第102-103页 |
| ·小结 | 第103-104页 |
| 第六章 基于ALPHA波的异步BCI研究 | 第104-114页 |
| ·Alpha波介绍 | 第104页 |
| ·数据采集 | 第104-109页 |
| ·硬件设计 | 第105-106页 |
| ·软件设计 | 第106-109页 |
| ·实验设计 | 第109-112页 |
| ·结果分析 | 第112-113页 |
| ·小结 | 第113-114页 |
| 第七章 结论与展望 | 第114-116页 |
| ·研究成果 | 第114-115页 |
| ·未来工作展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第130-131页 |
