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基于ERP的交互式字符输入脑机接口系统

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 脑机接口系统的定义及研究意义第10-12页
    1.2 脑机接口系统研究方法第12-15页
    1.3 BCI系统国内外研究现状第15-16页
    1.4 本文的研究目的及研究内容第16-17页
    1.5 本文内容安排第17-19页
第二章 视觉诱发电位及事件相关电位第19-28页
    2.1 引言第19页
    2.2 视觉诱发电位用于BCI系统的原理第19-21页
    2.3 事件相关电位第21-22页
    2.4 P300脑电信号第22-24页
    2.5 N200脑电信号第24-26页
    2.6 本章小结第26-28页
第三章 交互式字符输入BCI系统的实现第28-39页
    3.1 实验所需要的硬件设备第28-29页
    3.2 实验所需要的软件设施第29-33页
        3.3.1 刺激系统的设计要求第30-31页
        3.3.2 刺激系统设计的理论依据第31-32页
        3.3.3 刺激序列的设计第32-33页
    3.4 视觉刺激器的实现第33-37页
        3.4.1 训练阶段第34-35页
        3.4.2 在线测试阶段第35-37页
    3.5 ERP信号的采集第37-38页
    3.6 本章小结第38-39页
第四章 EEG信号的预处理与分类方法第39-50页
    4.1 预处理第39-40页
    4.2 特征提取第40-41页
    4.3 分类器介绍第41-45页
        4.3.1 Bayesian LDA分类器第42-45页
    4.4 动态输出算法第45-49页
        4.4.1 基于BLDA的动态输出算法第45-46页
        4.4.2 基于贝叶斯后验概率的DSC动态输出算法第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 实验结果与讨论第50-59页
    5.1 改变亮度与不变亮度实验结果与讨论第50-54页
        5.1.1 实验结果第50-54页
        5.1.2 讨论第54页
    5.2 两种动态输出算法的离线数据分析第54-57页
        5.2.1 实验结果第54-57页
        5.2.2 讨论第57页
    5.3 实验过程中一些参数的选取分析第57-58页
    5.4 本章小结第58-59页
总结与展望第59-62页
    全文总结第59-60页
    未来工作的展望第60-62页
参考文献第62-67页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第67-68页
致谢第68-69页
附件第69页

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