摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
目录 | 第7-10页 |
第一章 绪论 | 第10-22页 |
·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
·脑-机接口概述 | 第12-19页 |
·脑-机接口的定义与意义 | 第12页 |
·脑-机接口的结构与关键技术 | 第12-15页 |
·脑-机接口的分类 | 第15-16页 |
·脑-机接口的国内外研究进展 | 第16-19页 |
·论文的研究目的和研究内容 | 第19-21页 |
·研究目的 | 第19-20页 |
·研究内容 | 第20-21页 |
本章小结 | 第21-22页 |
第二章 脑-机接口的研究基础 | 第22-31页 |
·脑部结构与功能 | 第22-25页 |
·脑电的产生机理 | 第25-28页 |
·产生机理 | 第25-26页 |
·脑电的采集 | 第26-27页 |
·脑电的主要节律 | 第27-28页 |
·脑电分析方法 | 第28-30页 |
·脑电的特点 | 第28页 |
·脑电的主要分析方法 | 第28-29页 |
·事件相关去同步/同步的研究 | 第29-30页 |
本章小结 | 第30-31页 |
第三章 实验方案 | 第31-34页 |
·左右想象运动的实验方案 | 第31-32页 |
·数据采集和处理 | 第32-33页 |
本章小结 | 第33-34页 |
第四章 脑-机接口技术的特征提取方法研究 | 第34-47页 |
·左右手想象运动脑电的频谱分析 | 第34-38页 |
·Welch功率谱估计算法 | 第34-35页 |
·左右手想象运动频带能量特征 | 第35-38页 |
·左右手想象运动脑电的非线性特征分析 | 第38-42页 |
·样本熵的概念与特点 | 第38-39页 |
·样本熵的算法 | 第39-41页 |
·基于样本熵的左右手想象运动特征 | 第41-42页 |
·左右手想象运动脑电的混沌特性特征分析 | 第42-46页 |
·Hurst指数概念及特点 | 第42页 |
·Hurst指数算法 | 第42-43页 |
·基于Hurst指数的左右手想象运动混沌特征 | 第43-46页 |
本章小结 | 第46-47页 |
第五章 脑-机接口的分类方法研究 | 第47-58页 |
·线性分类器 | 第47-51页 |
·基于Fisher准则的线性分类 | 第47-48页 |
·基于Fisher准则线性判别的左右手想象运动分类结果 | 第48-51页 |
·k-邻近算法 | 第51-52页 |
·K-邻近计算方法 | 第51页 |
·基于K-邻近的左右手想象运动分类结果 | 第51-52页 |
·统计学习理论与支持向量机算法 | 第52-57页 |
·统计学习理论 | 第52-54页 |
·支持向量机 | 第54-56页 |
·基于SVM的左右手想象运动分类结果 | 第56-57页 |
本章小结 | 第57-58页 |
第六章 各种分析和分类方法的比较和探讨 | 第58-60页 |
·引言 | 第58页 |
·特征提取方法的对比与讨论 | 第58页 |
·不同特征和分类器结合的对比与讨论 | 第58-59页 |
·提高分类正确率的探讨 | 第59页 |
本章小结 | 第59-60页 |
第七章 基于想象运动的实时脑-机接口系统的设计研究 | 第60-63页 |
·实时脑-机接口系统的设计研究 | 第60页 |
·基于脑-机接口的方向盘人机接口系统设计 | 第60-62页 |
本章小结 | 第62-63页 |
结论与展望 | 第63-65页 |
结论 | 第63-64页 |
展望 | 第64-65页 |
参考文献 | 第65-69页 |
附录A 主要符号对照表 | 第69-70页 |
附录B 图目录 | 第70-71页 |
附录C 表目录 | 第71-72页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
致谢 | 第73页 |