摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
符号对照表 | 第12-13页 |
缩略语对照表 | 第13-17页 |
第一章 绪论 | 第17-27页 |
1.1 脑机接口的研究背景和意义 | 第17-19页 |
1.2 脑机接口的理论基础 | 第19-25页 |
1.2.1 脑机接口系统的基本原理 | 第19-20页 |
1.2.2 脑机接口系统的性能评价指标 | 第20-21页 |
1.2.3 脑机接口系统的分类 | 第21-25页 |
1.3 国内外研究现状 | 第25页 |
1.4 课题研究内容与论文研究结构 | 第25-27页 |
1.4.1 研究内容与创新点 | 第25页 |
1.4.2 本文组织结构 | 第25-27页 |
第二章 基于SSVEP的BCI系统理论基础 | 第27-39页 |
2.1 SSVEP脑电信号的生理特征 | 第27-29页 |
2.1.1 频率特征 | 第27-28页 |
2.1.2 谐波特征 | 第28-29页 |
2.2 视觉刺激的参数选择 | 第29-31页 |
2.2.1 视觉刺激 | 第29页 |
2.2.2 刺激颜色 | 第29页 |
2.2.3 电极选择 | 第29-30页 |
2.2.4 刺激设备选择 | 第30-31页 |
2.3 SSVEP信号的研究方法 | 第31-37页 |
2.3.1 SSVEP信号的预处理算法 | 第31页 |
2.3.2 SSVEP信号的特征识别算法 | 第31-37页 |
2.4 本章小结 | 第37-39页 |
第三章 LCD刷新频率对SSVEP-BCI性能的影响 | 第39-47页 |
3.1 引言 | 第39页 |
3.2 实验方法 | 第39-43页 |
3.2.1 实验受试 | 第39页 |
3.2.2 EEG数据采集 | 第39页 |
3.2.3 实验范式 | 第39-41页 |
3.2.4 实验流程 | 第41-42页 |
3.2.5 数据分析 | 第42-43页 |
3.3 实验结果 | 第43-46页 |
3.3.1 离线实验结果 | 第43-45页 |
3.3.2 在线实验结果 | 第45-46页 |
3.4 讨论 | 第46页 |
3.5 本章小结 | 第46-47页 |
第四章 基于exp-FBCCA和it5-CCA联合算法的SSVEP-BCI | 第47-61页 |
4.1 引言 | 第47页 |
4.2 实验范式 | 第47-49页 |
4.2.1 字符编码 | 第47-48页 |
4.2.2 刺激范式 | 第48-49页 |
4.2.3 实验流程 | 第49页 |
4.3 数据处理 | 第49-55页 |
4.3.1 数据获取 | 第49-50页 |
4.3.2 数据预处理 | 第50页 |
4.3.3 基于exp-FBCCA的SSVEP-BCI | 第50-52页 |
4.3.4 基于新特征量的个体化模板训练算法的SSVEP-BCI | 第52-55页 |
4.3.5 在线数据分析 | 第55页 |
4.4 实验结果 | 第55-58页 |
4.4.1 基于exp-FBCCA算法的离线分析 | 第55-57页 |
4.4.2 基于联合算法和it5-CCA算法的离线分析 | 第57页 |
4.4.3 在线实验结果 | 第57-58页 |
4.5 讨论 | 第58-59页 |
4.6 本章小节 | 第59-61页 |
第五章 LRT和CCA在SSVEP-BCI系统中性能的比较 | 第61-69页 |
5.1 引言 | 第61页 |
5.2 LRT算法的理论基础 | 第61-62页 |
5.3 实验方法 | 第62-64页 |
5.3.1 视觉刺激系统 | 第62-63页 |
5.3.2 数据获取 | 第63页 |
5.3.3 实验流程 | 第63-64页 |
5.4 实验结果 | 第64-67页 |
5.4.1 离线实验结果 | 第64-66页 |
5.4.2 在线实验结果 | 第66-67页 |
5.5 讨论 | 第67-68页 |
5.5.1 LRT算法替代CCA算法的可行性 | 第67页 |
5.5.2 LRT与CCA占用系统资源比较 | 第67-68页 |
5.5.3 LRT算法的优化 | 第68页 |
5.6 本章小结 | 第68-69页 |
第六章 基于SSVEP电位的BCI操作平台的搭建 | 第69-77页 |
6.1 引言 | 第69页 |
6.2 系统设计与实现 | 第69-73页 |
6.2.1 刺激界面 | 第69-70页 |
6.2.2 信号同步 | 第70-72页 |
6.2.3 数据采集与信号处理 | 第72-73页 |
6.2.4 多线程多进程处理 | 第73页 |
6.3 平台工作过程及结果分析 | 第73-74页 |
6.3.1 平台工作过程 | 第73-74页 |
6.3.2 结果分析 | 第74页 |
6.4 讨论 | 第74-75页 |
6.5 本章小节 | 第75-77页 |
第七章 总结与展望 | 第77-79页 |
7.1 工作总结 | 第77-78页 |
7.2 未来展望 | 第78-79页 |
参考文献 | 第79-83页 |
致谢 | 第83-85页 |
作者简介 | 第85-86页 |