基于概率协作表示的运动想象脑电信号识别分类研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 脑机接口系统概述和构成 | 第12-13页 |
| 1.3 脑机接口系统的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.4 脑机接口研究中的问题 | 第17-18页 |
| 1.5 研究内容与结构安排 | 第18-21页 |
| 第二章 脑机接口系统 | 第21-25页 |
| 2.1 脑电信号简介 | 第21-22页 |
| 2.2 侵入式和非侵入式BCI系统 | 第22-23页 |
| 2.3 基于运动想象的ERD/ERS | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于S变换的特征提取 | 第25-29页 |
| 3.1 时频分析方法 | 第25页 |
| 3.2 S变换 | 第25-26页 |
| 3.3 特征提取 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第四章 基于概率协作表示的分类识别 | 第29-37页 |
| 4.1 贝叶斯线性判别分析 | 第29-30页 |
| 4.2 梯度Boosting | 第30-31页 |
| 4.3 基于概率协作表示的分类算法 | 第31-36页 |
| 4.3.1 概率协作表示框架 | 第32-34页 |
| 4.3.2 ProCRC和R-ProCRC模型 | 第34-36页 |
| 4.4 分类识别 | 第36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 实验过程和结果分析 | 第37-49页 |
| 5.1 BCI竞赛数据库 | 第37页 |
| 5.2 实验流程 | 第37-39页 |
| 5.2.1 预处理 | 第37-38页 |
| 5.2.2 特征提取 | 第38页 |
| 5.2.3 分类识别 | 第38-39页 |
| 5.3 BCI系统性能评价 | 第39页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 5.5 运动想象实验 | 第43-47页 |
| 5.5.1 信号采集 | 第43-44页 |
| 5.5.2 实验范式设计 | 第44-45页 |
| 5.5.3 采集数据处理 | 第45-46页 |
| 5.5.4 实验结果分析 | 第46-47页 |
| 5.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第六章 总结和展望 | 第49-51页 |
| 6.1 论文总结 | 第49页 |
| 6.2 研究展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
