运动想象脑电信号的分析与处理算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·脑-机接口概述 | 第11-15页 |
| ·脑-机接口的基本概念及组成 | 第11-13页 |
| ·脑-机接口分类 | 第13-14页 |
| ·脑-机接口研究的意义 | 第14-15页 |
| ·国内外的研究现状及存在的问题 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作以及内容安排 | 第17-18页 |
| 第2章 运动想象的脑电信号 | 第18-25页 |
| ·脑电信号的产生 | 第18-20页 |
| ·大脑的基本结构和功能分区 | 第18-19页 |
| ·脑电信号产生的机制 | 第19-20页 |
| ·脑电信号的特点和分类 | 第20-21页 |
| ·脑电信号采集 | 第21-22页 |
| ·脑电信号分析处理方法 | 第22-24页 |
| ·时域分析法 | 第22页 |
| ·频域分析法 | 第22-23页 |
| ·时频分析法 | 第23页 |
| ·多维统计分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 运动想象实验和脑电信号预处理 | 第25-36页 |
| ·运动想象实验 | 第25-27页 |
| ·运动想象实验数据 1 | 第25-26页 |
| ·运动想象实验数据 2 | 第26-27页 |
| ·小波分析 | 第27-30页 |
| ·小波变换 | 第27页 |
| ·连续小波变换 | 第27-28页 |
| ·离散小波变换和多分辨率分析 | 第28-30页 |
| ·小波阈值去噪 | 第30-32页 |
| ·传统的阈值去噪方法 | 第30-31页 |
| ·改进的阈值去噪方法 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 运动想象 EEG 特征提取方法 | 第36-45页 |
| ·小波包分解原理 | 第36-37页 |
| ·脑电信号特定时段和频段的分析 | 第37-41页 |
| ·AR 模型功率谱分析 | 第37-39页 |
| ·时间段选取分析 | 第39-41页 |
| ·空间域的特征提取 | 第41-42页 |
| ·正则化 CSP 算法 | 第42-44页 |
| ·R-CSP 原理 | 第42-43页 |
| ·基于 R-CSP 算法的 EEG 特征提取 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 运动想象脑电信号的分类 | 第45-50页 |
| ·支持向量机 | 第45-47页 |
| ·最优分类超平面 | 第45页 |
| ·线性支持向量机 | 第45-46页 |
| ·非线性支持向量机 | 第46-47页 |
| ·改进的 GA-SVM 分类器 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 实验仿真和结果分析 | 第50-58页 |
| ·实验 1 的结果分析 | 第50-54页 |
| ·特征提取结果 | 第50-51页 |
| ·特征分类 | 第51-54页 |
| ·实验 2 的结果分析 | 第54-57页 |
| ·实验数据的处理 | 第54页 |
| ·正则化参数和对分类的影响 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第7章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·工作总结 | 第58页 |
| ·工作展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65页 |
