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EEG脑机接口的连续预测方法研究

Contents第1-7页
Figure Index第7-8页
Table Index第8-9页
Abstract第9-11页
摘要第11-12页
1 Introduction第12-26页
   ·What Is Brain-Computer Interface第12-17页
     ·The Functional Parts of a BCI System第12-15页
     ·The State of Art BCI Systems第15-17页
   ·The Leading Groups in BCI Area第17-18页
   ·The Continuous Control in EEG-Based BCI and the Key Problems第18-21页
   ·An Outline of This Thesis and My Contributions第21-23页
   ·References第23-26页
2 Neurophysiological Background and Feature Extraction Methods in BCI第26-37页
   ·Neurophysiological Background第26-30页
     ·Sensorimotor Rhythms第26-27页
     ·Challenges第27-30页
   ·Feature Extraction Methods第30-36页
     ·Spatial Filters第31-32页
     ·Spectral Analysis Methods第32-34页
     ·Statistical Methods第34-36页
   ·References第36-37页
3 Bayesian Methods in BCI第37-53页
   ·The Basic Idea of Bayesian Methods第37-39页
   ·Generative and Discriminative Models第39-46页
     ·Fisher Linear Discriminant第40页
     ·Bayesian Logistic Model第40-41页
     ·Generative and Discriminative Gaussian Mixture Model第41-42页
     ·Hidden Markov Model第42-44页
     ·Support Vector Machine第44-46页
   ·Optimization Methods第46-51页
     ·Extended Baum-Welch Algorithm第46-48页
     ·Expectation-Maximization Method and Its Extension第48-49页
     ·Variational Bayesian Method第49-51页
   ·References第51-53页
4 Solving Unlabeled Problem Based on EM Algorithm第53-70页
   ·Motivation and Background第53-55页
   ·The Proposed Algorithm for Continuous Cursor Prediction第55-59页
     ·The Proposed Algorithm第56-59页
     ·Convergence Property第59页
   ·Implementation of the Proposed Algorithm第59-61页
     ·Feature Extraction第59-60页
     ·Classification Algorithm第60页
     ·Control and Decision第60-61页
   ·Experimental Results第61-67页
     ·Results and Comparisons第62-63页
     ·A Comparison of Error Rates with Different Initial Probabilities第63-66页
     ·A Further Study of the Efficacy of the Proposed Algorithm第66-67页
   ·Discussions第67-68页
   ·References第68-70页
5 GMM Based Accumulative Classifier第70-90页
   ·Motivation and Background第70-72页
   ·Accumulative Classification Method Based on Gaussian Mixture Model第72-79页
     ·Generative and Discriminative Gaussian Mixture Model第73-77页
     ·Combining the Outputs of GMM Classifier across Time第77-79页
       ·The Estimation of α_j第77-78页
       ·The Estimation of β_j第78-79页
   ·Experimental Results and Discussions第79-86页
     ·A Comparison of the Performance with Baseline Methods第81-83页
     ·A Further Study of the Efficacy of the Proposed Algorithm第83-86页
   ·Discussions第86-88页
   ·References第88-90页
6 Exploiting Information in BCI Data for Continuous Prediction第90-110页
   ·Motivation and Background第90-92页
   ·The ABLM Method for Continuous Prediction第92-99页
     ·The Proposed Method第93-97页
     ·The Variations of ABLM Method第97-99页
   ·Experimental Results第99-108页
     ·Results and Comparisons in the First Experiment第99-101页
     ·A Study of the Effect of the Initial Probability第101-103页
     ·Results and Comparisons in the Second Experiment第103-104页
     ·The Effect of Prior P(ω)第104-105页
     ·A Study of the Effect of Accumulative Power第105-107页
     ·Statistical Analysis of the Results第107-108页
   ·Discussions第108-109页
   ·References第109-110页
7 Combining Classifiers in BCI System第110-122页
   ·Why Combining Classifiers: Majority Voting VS Linear Combination第110-112页
   ·Accumulative Classification Method by Stacking第112-116页
     ·Bayesian Logistic Model第114-115页
     ·Combining Outputs of the Classifier第115-116页
   ·Experimental Results第116-119页
     ·A Comparison of the Performance with Baseline Methods第117-118页
     ·A Further Study of the Efficacy of the Proposed Algorithm第118-119页
   ·Discussions第119-120页
   ·References第120-122页
8 Conclusions and Future Works第122-124页
   ·Conclusions of My Work第122-123页
   ·Future Research Directions第123页
   ·References第123-124页
Appendix A: Proof of Equation (4.9) in Chapter Four第124-126页
Appendix B: Proof of Equations (6.7-6.10) in Chapter Six第126-130页
Acknowledgements第130-132页
Announcement第132-134页
Papers第134页

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