EOG信号的扫视角度识别与分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·眼电的研究现状及发展趋势 | 第9-11页 |
| ·本文主要内容 | 第11-12页 |
| ·章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 眼电信号的介绍 | 第13-16页 |
| ·生物电概述 | 第13页 |
| ·眼电信号相关知识 | 第13-15页 |
| ·眼电产生机理及眼电图 | 第13-15页 |
| ·眼的运动形式与模式分类 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 角度定位实验设计与数据采集 | 第16-23页 |
| ·眼电采集系统概述 | 第16-19页 |
| ·扫视角度定位实验设计 | 第19-22页 |
| ·实验设计 | 第19-21页 |
| ·采集过程 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第四章 眼电信号的预处理 | 第23-30页 |
| ·通道分离 | 第23页 |
| ·滤波 | 第23-25页 |
| ·端点检测 | 第25-29页 |
| ·归一化 | 第25-26页 |
| ·分帧 | 第26-27页 |
| ·计算短时能量 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第五章 扫视角度的识别与分类 | 第30-46页 |
| ·特征提取 | 第30-33页 |
| ·基于眼电波形的特征 | 第30-31页 |
| ·基于LPC的组合特征 | 第31-33页 |
| ·扫视角度定位的模式识别 | 第33-45页 |
| ·BP网络 | 第33-39页 |
| ·RBF网络 | 第39-41页 |
| ·SVM网络 | 第41-45页 |
| ·三种网络对比小结 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 基于EOG的系统平台搭建 | 第46-54页 |
| ·GUI演示平台 | 第46-50页 |
| ·基于EOG的在线扫视角度识别系统 | 第50-54页 |
| ·系统设计与实现 | 第50-51页 |
| ·系统运行 | 第51-54页 |
| 第七章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附图 | 第60-61页 |
| 附表 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63页 |
