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四类运动想象脑电信号特征分析与提取

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-22页
   ·研究背景和研究意义第11-12页
   ·脑-机接口系统简介第12-17页
     ·脑-机接口的组成第12-13页
     ·脑-机接口系统中脑电信号概述第13-15页
     ·脑-机接口的分类第15-17页
   ·基于运动想象脑-机接口系统的研究现状第17-19页
     ·脑电信号的特征提取第17-18页
     ·脑电信号的分类方法第18-19页
   ·脑-机接口系统研究现状与存在的问题第19-20页
   ·主要内容第20-22页
第2章 脑电信号的采集与预处理第22-34页
   ·脑电信号采集及脑电信号数据库第22-24页
     ·电极的摆放系统第22-23页
     ·脑-机接口数据库及其采集过程第23-24页
   ·脑电信号的空域滤波第24-27页
   ·独立成分分析法滤波第27-33页
     ·独立成分分析的基本原理第27-29页
     ·信号的白化第29页
     ·FastICA 算法的基本原理第29-30页
     ·脑电信号中眼电的去除第30-33页
   ·本章小结第33-34页
第3章 脑电信号的特征分析与特征提取第34-52页
   ·基于四分类运动想象的脑电信号的特征分析第34-35页
     ·事件相关同步/去同步现象第34页
     ·同步/去同步现象的量化第34-35页
     ·四分类运动想象脑电信号的同步/去同步现象第35页
   ·基于运动想象的脑电信号的特征提取第35-41页
     ·频域分析法第36页
     ·时频分析第36-38页
     ·共空域模式算法基本原理第38-41页
     ·改进的共空域算法分析第41页
   ·算法实现与结果分析第41-51页
     ·频域分析法第41-43页
     ·STFT 分析法第43-45页
     ·小波变换分析法第45-46页
     ·CSP 算法及其改进算法分析第46-51页
   ·本章小结第51-52页
第4章 脑电信号的特征分类第52-62页
   ·支持向量机的基本原理第52-56页
     ·线性支持向量机第52-55页
     ·非线性支持向量机第55-56页
   ·四类运动想象脑电信号分类器的设计第56-61页
     ·支持向量机程序设计第56-58页
     ·四分类器结构的设计第58-61页
   ·本章小结第61-62页
第5章 基于 LabVIEW 的脑-机接口实时系统的设计第62-70页
   ·实验系统的设计第62-63页
     ·系统框架图第62页
     ·实验设计第62-63页
   ·实验平台的搭建第63-68页
     ·脑电数据采集第64-67页
     ·实时系统的特征提取和分类第67-68页
     ·智能小车的控制第68页
   ·实验结果及分析第68-69页
   ·本章小结第69-70页
结论第70-72页
参考文献第72-76页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第76-77页
致谢第77页

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