| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第10-14页 |
| ·问题的提出 | 第10-12页 |
| ·研究意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-18页 |
| ·国外研究现状 | 第14-17页 |
| ·国内研究现状 | 第17-18页 |
| ·本文的研究目的和内容 | 第18-20页 |
| ·本文的研究目的及意义 | 第18页 |
| ·本文的主要工作和研究内容 | 第18-20页 |
| 2 无线视频眼震系统研制 | 第20-36页 |
| ·无线视频眼震系统基本原理 | 第20-21页 |
| ·无线视频眼震系统的硬件结构 | 第21-27页 |
| ·眼震视频采集模块 | 第22-24页 |
| ·视频信号处理电路 | 第24页 |
| ·中央处理器模块 | 第24-25页 |
| ·WIFI 通信模块 | 第25页 |
| ·电源模块 | 第25-26页 |
| ·头盔设计 | 第26-27页 |
| ·无线视频眼震系统的软件 | 第27-33页 |
| ·头盔系统软件 | 第27-29页 |
| ·眼震分析系统软件 | 第29-33页 |
| ·无线视频眼震系统实现 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 3 无线视频通信及视频压缩算法研究 | 第36-56页 |
| ·无线视频通信 | 第36-48页 |
| ·无线通信结构 | 第37-40页 |
| ·无线通信安全与通信数据定义 | 第40-42页 |
| ·流媒体协议研究分析 | 第42-48页 |
| ·视频压缩算法研究 | 第48-55页 |
| ·分层设计 | 第48-49页 |
| ·视频压缩编码 | 第49-52页 |
| ·视频压缩算法的性能比较 | 第52-53页 |
| ·运动估计算法 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 4 眼震视频图像处理方法研究 | 第56-80页 |
| ·眼震视频预处理方法 | 第56-57页 |
| ·瞳孔定位算法研究 | 第57-68页 |
| ·基于形态学和Canny 算法的瞳孔中心定位算法 | 第58-62页 |
| ·基于形态学和左上邻域方法的瞳孔中心定位算法 | 第62-68页 |
| ·眨眼消除方法 | 第68-79页 |
| ·灰色预测模型 | 第69-71页 |
| ·模型处理和实验 | 第71-77页 |
| ·预测分析比较 | 第77-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 5 眼震分析方法与算法研究 | 第80-102页 |
| ·常用眼震分析方法 | 第80-82页 |
| ·基于Hilbert-Huang 变换的眼震特征分析方法 | 第82-96页 |
| ·基于Hilbert-huang 变换的眼震分析算法 | 第84-86页 |
| ·实验与分析 | 第86-93页 |
| ·眼震信号EMD 方法与小波分解方法比较 | 第93-96页 |
| ·眼震分类与识别算法 | 第96-100页 |
| ·RBF 神经网络模型和算法 | 第96-97页 |
| ·实验与分析 | 第97-100页 |
| ·本章小结 | 第100-102页 |
| 6 实验研究 | 第102-114页 |
| ·实验方法研究 | 第102-106页 |
| ·自发性眼震试验 | 第102-103页 |
| ·凝视试验 | 第103-104页 |
| ·扫视试验 | 第104-105页 |
| ·平稳跟踪试验 | 第105页 |
| ·视动性试验 | 第105-106页 |
| ·临床实验 | 第106-112页 |
| ·神经内科实验 | 第106-110页 |
| ·眼科实验 | 第110-112页 |
| ·讨论 | 第112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 7 总结与展望 | 第114-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-134页 |
| 附录 | 第134-135页 |
| A.作者在攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第134页 |
| B 作者在攻读博士学位期间获授权和申请的发明专利 | 第134-135页 |
| C.作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第135页 |