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基于EEG的无人驾驶车辆乘坐人情绪感知技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题背景及研究目的和意义第10-11页
        1.1.1 课题研究背景第10页
        1.1.2 研究目的和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 基于脑电信号情绪识别技术研究第11-13页
        1.2.2 自动驾驶技术与情绪结合的应用研究第13-14页
        1.2.3 国内外研究现状总结第14-15页
    1.3 本文的研究内容和结构第15-17页
第2章 车载情绪感知的生理基础与技术方案第17-23页
    2.1 情绪脑电信号的生理基础第17-19页
        2.1.1 大脑的结构与生理分区第17页
        2.1.2 无人驾驶汽车乘坐人目标情绪的分类模型第17-18页
        2.1.3 情绪脑电信号的节律特征第18-19页
    2.2 车载环境下情绪感知技术总体研究方案第19-22页
        2.2.1 车载环境下嵌入式系统处理EEG优劣势分析第19-20页
        2.2.2 针对车载环境的需求分析第20页
        2.2.3 技术方案设计第20-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第3章 车载情绪识别的脑电数据采集技术研究第23-36页
    3.1 车载环境下的脑电信号采集传输系统设计第23-24页
    3.2 车载环境的情绪脑电信号采集技术第24-28页
        3.2.1 适用车载环境的脑电信号采集方式第25-26页
        3.2.2 ADS1299采集电路分析第26-27页
        3.2.3 模拟采集前端的数据输出格式第27-28页
    3.3 车载环境下数据采集系统接口技术第28-35页
        3.3.1 模拟采集前端配置第28-30页
        3.3.2 情绪脑电8通道的数据传输设置第30-34页
        3.3.3 车载通信的CAN总线模块设计第34-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第4章 情绪脑电的特征提取与分类技术研究第36-57页
    4.1 车载情绪识别的整体流程设计第36-37页
    4.2 车载环境下脑电信号预处理技术及程序设计第37-40页
        4.2.1 车载环境下的主要干扰分析第37-38页
        4.2.2 中值滤波滤除基线漂移第38-39页
        4.2.3 带通滤波去除车载环境中的高低频干扰第39-40页
    4.3 情绪的脑电特征提取与分类技术研究第40-48页
        4.3.1 无人驾驶环境下的目标情绪脑电特征分析与选择第41-43页
        4.3.2 群体的情绪特征分类分析第43-44页
        4.3.3 个体的情绪脑电特征分析第44-47页
        4.3.4 个体情绪的分类研究第47-48页
    4.4 情绪脑电特征提取与分类的嵌入式系统实现第48-56页
        4.4.1 脑电信号特征提取的DSP实现第48-54页
        4.4.2 应用于车载环境的FFT算法实现第54-55页
        4.4.3 DSP特征提取的速度分析第55页
        4.4.4 特征分类算法实现第55-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第5章 情绪感知技术的实验设计与验证第57-70页
    5.1 实验系统功能验证第57-62页
        5.1.1 采集数据功能验证第57-58页
        5.1.2 数据传输功能验证第58-60页
        5.1.3 特征提取功能验证第60-61页
        5.1.4 分类结果传输功能验证第61-62页
    5.2 情绪脑电采集与模拟自动驾驶系统实验设计第62-65页
        5.2.1 针对车载环境的情绪诱发模式选择第63页
        5.2.2 情绪诱发实验设计第63-64页
        5.2.3 模拟自动驾驶的验证环境设计第64-65页
    5.3 情绪识别系统的分类效果验证与分析第65-69页
        5.3.1 情绪脑电特征提取效果分析第65-67页
        5.3.2 个体情感分类技术效果分析第67-68页
        5.3.3 模拟自动驾驶环境的情绪分类验证第68-69页
    5.4 本章小结第69-70页
结论第70-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页

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