模拟阅读BCI信号空时特征提取与模式识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·脑-机接口的研究背景与研究意义 | 第10页 |
| ·脑-机接口的研究历史和国内外现状 | 第10-11页 |
| ·脑-机接口的基本原理和结构 | 第11-12页 |
| ·课题的提出及主要内容 | 第12-13页 |
| ·研究目标 | 第13页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·本文创新点 | 第13页 |
| ·本文章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 脑电信号与人类视觉加工通道 | 第15-18页 |
| ·脑电信号介绍 | 第15-17页 |
| ·脑电波的分类 | 第15页 |
| ·事件相关电位 | 第15-16页 |
| ·P300 诱发电位 | 第16页 |
| ·脑电信号的处理与分析方法 | 第16-17页 |
| ·视觉加工的两条通道 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 “模拟阅读”型脑-机接口信号的获取 | 第18-20页 |
| ·“模拟自然阅读”模式 | 第18-19页 |
| ·实验数据的获取 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第4章 脑电信号特征提取和分类算法的研究 | 第20-32页 |
| ·特征提取与选择 | 第20页 |
| ·公共空间模式算法 | 第20-25页 |
| ·经典算法 | 第21-23页 |
| ·基于 Rayleigh 系数表示的算法 | 第23-25页 |
| ·增量公共空间模式算法 | 第25-27页 |
| ·迭代过程 | 第25-26页 |
| ·次分量的提取 | 第26-27页 |
| ·支持向量机算法 | 第27-31页 |
| ·支持向量机的基本理论 | 第27-30页 |
| ·常用核函数形式 | 第30-31页 |
| ·LibSVM 软件简介 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第32-46页 |
| ·实验数据的预处理 | 第32-34页 |
| ·实验结果 | 第34-45页 |
| ·2 种 CSP 方法的结果比较 | 第35-40页 |
| ·2 种次分量提取方法的结果比较 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·本文工作总结 | 第46页 |
| ·今后工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录：攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第53页 |
