基于运动想象的脑电信号特征提取及分类算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·脑电信号与认知功能研究 | 第12-15页 |
| ·认知功能研究技术的发展 | 第12-14页 |
| ·脑电在认知研究中的应用 | 第14-15页 |
| ·脑电信号处理方法研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容和结构安排 | 第16-19页 |
| 第二章 脑电信号的产生与特点 | 第19-29页 |
| ·脑电信号的生理基础 | 第19-22页 |
| ·脑的基本结构 | 第19-20页 |
| ·大脑功能分区 | 第20-22页 |
| ·脑电波形成的机制 | 第22页 |
| ·脑电信号的采集 | 第22-24页 |
| ·脑电信号的特性 | 第24-27页 |
| ·脑电信号的分类 | 第24-25页 |
| ·脑电信号的特点 | 第25-26页 |
| ·事件相关电位 | 第26-27页 |
| ·事件相关去同步化和同步化特性 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 脑电信号预处理 | 第29-37页 |
| ·数据降采样 | 第29-30页 |
| ·脑电信号空间滤波 | 第30-31页 |
| ·导联的选择 | 第31页 |
| ·信号的频谱分析 | 第31-34页 |
| ·AR模型的构建 | 第31-33页 |
| ·Burg算法的理论分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-37页 |
| 第四章 基于小波分析的脑电信号特征提取 | 第37-49页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第37-41页 |
| ·连续小波变换 | 第37-38页 |
| ·离散小波变换和多分辨分析 | 第38-40页 |
| ·小波包分解 | 第40-41页 |
| ·想象左右手运动的脑电信号特征提取 | 第41-47页 |
| ·数据来源 | 第41-42页 |
| ·想象左右手运动的频谱分析 | 第42-43页 |
| ·基于小波包分解系数和子空间能量的特征提取 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于 CSP 的脑电信号特征提取 | 第49-57页 |
| ·公共空间模式的原理 | 第49-51页 |
| ·公共空间模型的扩展 | 第51-52页 |
| ·多类运动想象脑电信号的特征提取 | 第52-56页 |
| ·数据来源 | 第52-53页 |
| ·空间滤波器的构造 | 第53-54页 |
| ·特征提取 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 脑电信号的分类结果及分析 | 第57-65页 |
| ·线性分类器 | 第57-58页 |
| ·基于支持向量机的脑电信号分类 | 第58-63页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第58-61页 |
| ·基于SVM的两类运动分类 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第七章 样本扩充后的分类结果及分析 | 第65-69页 |
| ·贝叶斯分类 | 第65-66页 |
| ·基于后验概率的样本扩充分类 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76页 |
