非线性动力学在脑机接口中的应用
| 第一章、绪论 | 第1-19页 |
| ·、脑机接口简介 | 第6-8页 |
| ·、脑机接口的应用 | 第8-10页 |
| ·、脑机接口的研究进展 | 第10-12页 |
| ·、脑机接口的关键技术研究 | 第12-17页 |
| ·、脑机接口的数据采集 | 第13-14页 |
| ·、脑机接口的信号处理 | 第14-17页 |
| ·、本文的主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章、非线性时间序列复杂性分析 | 第19-32页 |
| ·、非线性时间序列分析 | 第19-20页 |
| ·、符号动力学基础知识 | 第20-23页 |
| ·、粗粒化描述 | 第20-21页 |
| ·、符号动力学介绍 | 第21-22页 |
| ·、符号动力学的揉序列和允许字条件 | 第22-23页 |
| ·、禁止字和允许字 | 第23页 |
| ·、复杂性理论基础 | 第23-25页 |
| ·、单个序列的复杂性算法 | 第25-30页 |
| ·、KC复杂性 | 第26-28页 |
| ·、C_1C_2复杂性 | 第28-29页 |
| ·、格子复杂性 | 第29-30页 |
| ·、脑机接口数据处理的复杂性方法 | 第30-31页 |
| ·、本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章、希尔伯特—黄变换 | 第32-42页 |
| ·、时谱分析方法 | 第32-33页 |
| ·、经验模态分解方法 | 第33-39页 |
| ·、Hilbert变换和Hilbert谱 | 第39-41页 |
| ·、本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章、基于希尔伯特—黄变换的脑机接口研究 | 第42-51页 |
| ·、运动表象及其神经生理学基础 | 第42-43页 |
| ·、脑机接口(BCI2005)数据I介绍 | 第43-45页 |
| ·、脑机接口中电极的选择 | 第45页 |
| ·、脑机接口中特征提取 | 第45-46页 |
| ·、脑机接口中分类器的选择 | 第46-49页 |
| ·、支持向量机法 | 第47-48页 |
| ·、最小欧式距离法 | 第48页 |
| ·、最近邻法和k-NN法 | 第48-49页 |
| ·、脑机接口识别率的估计方法 | 第49页 |
| ·、体表拉普拉斯滤波在信号预处理中的作用 | 第49-50页 |
| ·、多电极多时间段多参数结合分析 | 第50页 |
| ·、本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章、结果分析 | 第51-59页 |
| ·、电极筛选结果分析 | 第51-54页 |
| ·、基于k-NN方法的电极选择 | 第54-55页 |
| ·、不同时谱窗口结果比较 | 第55-56页 |
| ·、复杂性方法结果比较 | 第56-57页 |
| ·、支持向量机法结果比较 | 第57-58页 |
| ·、体表拉普拉斯滤波对EcoG预处理结果 | 第58页 |
| ·、本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章、课题的总结与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |
| 学位论文独创性声明 | 第70页 |
| 学位论文知识产权权属声明 | 第70页 |
