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基于大脑信息的康复训练模式判别与运动控制研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 课题背景和意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-15页
        1.2.1 基于脑信息识别运动状态的脑机接口控制研究现状第10-14页
        1.2.2 基于脑信息识别运动状态的识别算法及分析第14-15页
    1.3 本课题主要研究内容第15-17页
第二章 近红外技术测试原理及实验设计第17-27页
    2.1 血氧信息测试原理第17-18页
    2.2 实验设备第18-20页
    2.3 测试脑皮层区域第20-22页
    2.4 实验设计第22-25页
        2.4.1 实验对象第22页
        2.4.2 测试区域定位第22-23页
        2.4.3 测试方式选择第23-24页
        2.4.4 实验流程第24页
        2.4.5 实验注意事项第24-25页
    2.5 本章小结第25-27页
第三章 基于时频域的近红外数据分析方法第27-39页
    3.1 数据预处理第27-30页
        3.1.1 功率谱密度分析第27-29页
        3.1.2 数据初步处理第29-30页
    3.2 起始状态特征分析及识别第30-31页
    3.3 运动状态特征分析第31-35页
        3.3.1 时域分析第31-34页
        3.3.2 频域分析第34-35页
    3.4 运动状态识别第35-37页
        3.4.1 极限学习机第35-36页
        3.4.2 支持向量机第36-37页
    3.5 本章小结第37-39页
第四章 实验结果分析及讨论第39-56页
    4.1 数据预处理第39-40页
        4.1.1 功率谱密度分析第39页
        4.1.2 数据初步处理第39-40页
    4.2 起始状态识别第40-42页
    4.3 运动状态特征提取第42-51页
        4.3.1 时域分析第42-47页
        4.3.2 频域分析第47-51页
    4.4 运动状态识别第51-55页
        4.4.1 速度状态识别第51-53页
        4.4.2 阻力状态识别第53-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第五章 脑机接口实验验证第56-64页
    5.1 实验系统第56-60页
        5.1.1 下肢外骨骼康复训练机构第56-58页
        5.1.2 近红外设备数据通讯第58-59页
        5.1.3 在线识别算法第59-60页
    5.2 脑机接口实验第60-63页
    5.3 本章小结第63-64页
第六章 结论第64-66页
参考文献第66-73页
攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文第73-74页
附录第74-85页
致谢第85页

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