基于眼电信号的眼部动作的分析与识别
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·研究的背景 | 第11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状和发展趋势 | 第12-14页 |
| ·研究方法综述 | 第14-18页 |
| ·特征提取方法 | 第14-16页 |
| ·模式识别方法 | 第16-18页 |
| ·研究内容和论文结构 | 第18-19页 |
| 第2章 眼电信号及其采集 | 第19-29页 |
| ·生物电信号 | 第19页 |
| ·眼电信号 | 第19-22页 |
| ·眼电信号的产生机理 | 第19-21页 |
| ·眼球运动的分类 | 第21-22页 |
| ·眼电信号的采集 | 第22-24页 |
| ·电极的选择 | 第22页 |
| ·电极的放置 | 第22-23页 |
| ·采集平台介绍 | 第23-24页 |
| ·采集实验方案设计和实施 | 第24-28页 |
| ·方案设计 | 第24-25页 |
| ·实验的实施 | 第25-28页 |
| ·实验注意事项 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 眼电信号的特征提取 | 第29-51页 |
| ·数据预处理 | 第29-31页 |
| ·眼电信号的特点 | 第29页 |
| ·眼电信号的消噪 | 第29-31页 |
| ·双极导联方式电极信号的处理 | 第31-37页 |
| ·起止点检测 | 第37-41页 |
| ·眼电信号的分帧和加窗 | 第37-39页 |
| ·计算能量 | 第39页 |
| ·基于能量的眼电信号起止点检测算法 | 第39-41页 |
| ·眼电信号的特征提取 | 第41-50页 |
| ·眼电信号波形的形状特征提取 | 第42-43页 |
| ·基于小波变换的特征提取 | 第43-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 眼电信号的模式识别 | 第51-61页 |
| ·基于距离分类器的模式识别 | 第51-55页 |
| ·距离分类器的设计方法 | 第51-53页 |
| ·用距离分类器对眼电信号进行分类 | 第53-55页 |
| ·支持向量机 | 第55-60页 |
| ·支持向量机原理 | 第55-58页 |
| ·基于支持向量机的眼电信号分类 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于眼电信号的电动轮椅控制 | 第61-69页 |
| ·系统组成 | 第61-62页 |
| ·系统各模块介绍 | 第62-67页 |
| ·眼电信号采集模块 | 第62页 |
| ·眼电信号处理模块 | 第62-64页 |
| ·运动控制模块 | 第64-67页 |
| ·电动轮椅控制实验 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·本文工作总结 | 第69-70页 |
| ·研究展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77页 |
