智能冥想神经反馈系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究内容与意义 | 第13页 |
| 1.3 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 研究创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 神经反馈 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 脑电图分析基础 | 第19-21页 |
| 2.3 人脑的可塑性 | 第21-22页 |
| 2.4 神经反馈的发展 | 第22-24页 |
| 2.5 神经反馈疗法的特点 | 第24-27页 |
| 2.6 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 心法实验 | 第28-39页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 冥想的种类 | 第28-31页 |
| 3.3 冥想脑电图研究 | 第31-32页 |
| 3.4 乐易心法介绍 | 第32-33页 |
| 3.5 心法实验 | 第33-38页 |
| 3.5.1 实验被试 | 第33-34页 |
| 3.5.2 实验设计 | 第34-36页 |
| 3.5.3 动画提示的效果 | 第36-37页 |
| 3.5.4 关于实验流程设计和基准数据的讨论 | 第37-38页 |
| 3.6 小结 | 第38-39页 |
| 第四章 数据挖掘 | 第39-53页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 预处理 | 第40-41页 |
| 4.3 特征计算 | 第41-43页 |
| 4.3.1 C_0复杂度 | 第42页 |
| 4.3.2 轨迹重构和盒维数 | 第42-43页 |
| 4.3.3 信息熵 | 第43页 |
| 4.4 回归和分类实验 | 第43-45页 |
| 4.5 个性化校准 | 第45-47页 |
| 4.6 数据降维 | 第47-51页 |
| 4.7 结果讨论 | 第51-52页 |
| 4.8 小结 | 第52-53页 |
| 第五章 系统研发 | 第53-62页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 需求分析 | 第53-55页 |
| 5.3 系统设计 | 第55-60页 |
| 5.3.1 系统架构 | 第55-57页 |
| 5.3.2 界面设计与交互设计 | 第57-60页 |
| 5.4 系统构建 | 第60-61页 |
| 5.5 小结 | 第61-62页 |
| 第六章 研究总结 | 第62-70页 |
| 6.1 引言 | 第62页 |
| 6.2 成果总结与反思 | 第62-64页 |
| 6.3 两个有趣理论 | 第64-69页 |
| 6.4 未来展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附录 | 第78页 |
