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基于BCI的运动想象脑电识别方法研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 课题研究背景第9-12页
        1.1.1 发展背景第9-11页
        1.1.2 课题研究背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 国际研究现状第12-14页
        1.2.2 国内研究现状第14-15页
    1.3 课题研究的意义第15页
    1.4 本文的研究内容和组织结构第15-17页
第2章 脑机接口与运动想象脑电第17-33页
    2.1 脑机接口技术概述第17-20页
        2.1.1 BCI系统构成第17页
        2.1.2 BCI的评判标准第17-20页
    2.2 脑电信号生理基础概述第20-27页
        2.2.1 大脑结构基础第20-22页
        2.2.2 脑电信号的生理特点第22-23页
        2.2.3 脑电信号的采集第23-25页
        2.2.4 脑电信号的频率特性第25-27页
    2.3 事件相关去同步/同步第27-30页
        2.3.1 事件相关去同步/同步的含义第27-28页
        2.3.2 事件相关去同步/同步相关特性第28页
        2.3.3 ERD和ERS空间分布特点第28-29页
        2.3.4 ERD和ERS的频率特性第29-30页
    2.4 运动想象脑电频率特性分析第30-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 特征提取及识别算法研究第33-57页
    3.1 脑电信号预处理方法第33-36页
        3.1.1 伪迹干扰及去除方法第33-35页
        3.1.2 电极组合的优化第35-36页
    3.2 特征提取方法第36-51页
        3.2.1 常用的特征提取方法简介第37-39页
        3.2.2 小波变换第39-45页
        3.2.3 共空间模式特征提取第45-48页
        3.2.4 主成分分析特征选择第48-51页
    3.3 识别分类算法第51-56页
        3.3.1 Fisher线性分类器第51-54页
        3.3.2 支持向量机第54-56页
    3.4 本章小结第56-57页
第4章 运动想象的脑电识别实验及分析第57-67页
    4.1 数据来源及说明第57-58页
    4.2 数据预处理第58-60页
    4.3 基于PCA的思维脑电分析方法实现第60-62页
        4.3.1 PCA特征提取思维脑电分析方法实现第60-61页
        4.3.2 改进的基于PCA的特征提取思维脑电分析方法实现第61-62页
    4.4 基于CSP的思维脑电分析方法实现第62-65页
        4.4.1 CSP特征提取思维脑电分析方法实现第63-64页
        4.4.2 改进的基于CSP的思维脑电分析方法实现第64-65页
    4.5 结果分析第65页
    4.6 本章小结第65-67页
第5章 总结与展望第67-69页
    5.1 工作总结第67-68页
    5.2 展望第68-69页
参考文献第69-75页
致谢第75页

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