| 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 |