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基于信息压缩的无线植入式脑机接口中算法及系统研究

摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-24页
   ·课题意义第13-21页
     ·植入式脑机接口第13-16页
     ·无线式脑机接口的进展及要求第16-18页
     ·基于压缩算法的无线植入式脑机接口第18-21页
   ·项目研究的意义第21-22页
   ·研究内容和目标第22-24页
     ·研究内容第22-23页
     ·研究目标第23页
     ·拟解决的关键科学问题第23页
     ·创新点第23-24页
第2章 基于非线性能量算子和匹配滤波的锋电位检测与分类第24-37页
   ·引言第24-25页
   ·算法描述第25-31页
     ·非线性能量算子检测算法第25-27页
     ·传统实时分类方法第27-31页
     ·噪声添加第31页
   ·数据处理第31-33页
     ·锋电位检测第31-32页
     ·锋电位分类第32-33页
   ·结果第33-36页
     ·锋电位检测第34-35页
     ·锋电位分类第35-36页
   ·讨论第36-37页
第3章 基于矢量量化的三阶段神经数据压缩策略第37-52页
   ·数据压缩第37-41页
     ·概念第37-38页
     ·矢量量化第38-41页
   ·本课题方法第41-45页
     ·三阶段框架第42-44页
     ·WLBG算法第44-45页
     ·评估方法第45页
   ·材料第45-47页
     ·模拟数据第45-46页
     ·真实数据第46-47页
   ·结果第47-50页
   ·讨论第50-52页
第4章 模拟系统设计第52-84页
   ·系统框架第52页
   ·神经信号及其特征第52-55页
     ·动作电位第52-54页
     ·局部场电位第54-55页
   ·方案选择第55-61页
     ·信号采集设计第55-56页
     ·控制器选择第56-58页
     ·无线通信方案选择第58-61页
   ·模块设计第61-77页
     ·微电极阵列第61-62页
     ·Headstage第62页
     ·电源管理第62-64页
     ·模拟信号前端电路模块第64-68页
     ·DSP实时信息处理及存储模块第68-75页
     ·基于蓝牙的无线传输模块第75-77页
   ·结果及讨论第77-84页
     ·采集电路性能第77-81页
     ·无线传输实验第81-84页
第5章 总结第84-86页
   ·结果及讨论第84-85页
   ·未来的进一步工作和研究契机第85-86页
参考文献第86-92页
作者简历第92-94页
致谢第94页

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