致谢 | 第4-5页 |
摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
1. 绪论 | 第14-30页 |
1.1 脑机接口简介 | 第14-26页 |
1.1.1 互适应脑机接口概述 | 第18-19页 |
1.1.2 互适应脑机接口研究现状 | 第19-26页 |
1.2 研究意义 | 第26-27页 |
1.3 研究内容与目标 | 第27-28页 |
1.4 论文结构安排 | 第28-30页 |
2. 实验设计及信号采集与预处理 | 第30-41页 |
2.1 实验设计 | 第30-32页 |
2.1.1 实验对象 | 第30-31页 |
2.1.2 实验范式 | 第31-32页 |
2.2 神经/运动信号采集 | 第32-36页 |
2.2.1 微电级阵列 | 第32-33页 |
2.2.2 神经信号采集 | 第33-35页 |
2.2.3 运动信号采集 | 第35-36页 |
2.3 神经信号预处理 | 第36-39页 |
2.4 本章小结 | 第39-41页 |
3. 强化学习与监督学习方法 | 第41-56页 |
3.1 算法介绍 | 第41-46页 |
3.1.1 基于BP的AGREL | 第41-42页 |
3.1.2 基于核函数的QAGKRL | 第42-45页 |
3.1.3 基于监督学习的SVM | 第45-46页 |
3.2 离线分析 | 第46-55页 |
3.2.1 信噪比分析 | 第47-48页 |
3.2.2 正确率分析 | 第48-52页 |
3.2.3 鲁棒性分析 | 第52-54页 |
3.2.4 稳定性分析 | 第54-55页 |
3.3 本章小结 | 第55-56页 |
4. 在线实验 | 第56-71页 |
4.1 离线到在线的挑战 | 第56-57页 |
4.2 实验平台 | 第57-66页 |
4.2.1 整体架构 | 第57-58页 |
4.2.2 范式程序 | 第58-61页 |
4.2.3 在线程序 | 第61-64页 |
4.2.4 SVM/AGREL/QAGKRL的在线平台实现 | 第64-66页 |
4.3 实验方法 | 第66-67页 |
4.4 实验结果 | 第67-70页 |
4.5 本章小结 | 第70-71页 |
5. 总结与展望 | 第71-74页 |
5.1 工作总结 | 第71-72页 |
5.2 工作展望 | 第72-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |
作者简介 | 第78页 |