脑机协调控制理论与关键技术研究
摘要 | 第10-11页 |
Abstract | 第11页 |
第一章 绪论 | 第13-32页 |
1.1 脑机接口的诞生与发展 | 第14-15页 |
1.2 神经生理学基础 | 第15-18页 |
1.2.1 神经元和突触 | 第15-16页 |
1.2.2 动作电位的产生与传导 | 第16-17页 |
1.2.3 大脑皮层及Brodmann功能区划分 | 第17-18页 |
1.3 可用于脑机接口的大脑活动信号 | 第18-23页 |
1.3.1 神经元动作电位 | 第19-20页 |
1.3.2 局部场电位 | 第20-21页 |
1.3.3 脑皮层电位 | 第21页 |
1.3.4 头皮脑电位 | 第21页 |
1.3.5 代谢信号 | 第21-23页 |
1.3.6 脑磁信号 | 第23页 |
1.4 脑机接口系统分类 | 第23-27页 |
1.4.1 侵入式/非侵入式脑机接口 | 第23-24页 |
1.4.2 解码式/编码式脑机接口 | 第24-26页 |
1.4.3 自发式/诱发式脑机接口 | 第26-27页 |
1.5 外骨骼技术及脑控外骨骼 | 第27-29页 |
1.6 本文组织结构与研究内容 | 第29-32页 |
第二章 脑机协调控制倒立摆范式 | 第32-56页 |
2.1 引言 | 第32-33页 |
2.2 车载倒立摆(IPC)系统模型 | 第33-35页 |
2.3 实时脑控倒立摆范式设计 | 第35-41页 |
2.3.1 EEG特征选择 | 第35-36页 |
2.3.2 实验准备 | 第36-37页 |
2.3.3 离线训练设计 | 第37-40页 |
2.3.4 在线控制实验设计 | 第40-41页 |
2.4 信号处理算法及改进 | 第41-50页 |
2.4.1 EEG信号的非平稳性 | 第41-42页 |
2.4.2 空域滤波算法及其适应性改进 | 第42-45页 |
2.4.3 分类算法及其适应性改进 | 第45-50页 |
2.5 实验结果与讨论 | 第50-54页 |
2.5.1 实验结果 | 第50-51页 |
2.5.2 几点讨论 | 第51-54页 |
2.6 小结 | 第54-56页 |
第三章 P300诱发电位控制多关节机械臂范式 | 第56-71页 |
3.1 引言 | 第56-57页 |
3.2 控制对象及其控制系统 | 第57-60页 |
3.3 范式设计与实现 | 第60-63页 |
3.3.1 机械臂控制转换方式设计 | 第60-62页 |
3.3.2 大脑控制指令集设计 | 第62-63页 |
3.4 信号采集与处理 | 第63-66页 |
3.4.1 被试与信号采集 | 第63-64页 |
3.4.2 P300信号与特征提取与分类算法 | 第64-66页 |
3.4.3 特征分类算法 | 第66页 |
3.5 实验结果分析 | 第66-70页 |
3.5.1 P300刺激呈现参数优化 | 第66-68页 |
3.5.2 P300刺激重复次数优化 | 第68-70页 |
3.6 小结 | 第70-71页 |
第四章 运动想象自发电位控制机械臂范式 | 第71-79页 |
4.1 引言 | 第71页 |
4.2 实验范式设计及控制策略 | 第71-73页 |
4.3 运动想象数据处理 | 第73-75页 |
4.3.1 信号预处理与特征提取 | 第73-75页 |
4.3.2 MDA分类算法 | 第75页 |
4.4 实验结果分析 | 第75-78页 |
4.5 小结 | 第78-79页 |
第五章 双侧上肢多类运动想象任务的可分性 | 第79-88页 |
5.1 引言 | 第79-80页 |
5.2 六类运动想象任务实验设计 | 第80-83页 |
5.2.1 实验被试及环境 | 第80页 |
5.2.2 任务设计 | 第80-81页 |
5.2.3 被试训练及范式设计 | 第81-82页 |
5.2.4 数据采集及预处理 | 第82-83页 |
5.3 多分类数据处理方法 | 第83-84页 |
5.4 结果及讨论 | 第84-86页 |
5.4.1 关于实验 | 第84-85页 |
5.4.2 关于被试 | 第85-86页 |
5.5 小结 | 第86-88页 |
第六章 总结与展望 | 第88-91页 |
6.1 本文工作总结 | 第88-89页 |
6.2 未来工作展望 | 第89-91页 |
致谢 | 第91-92页 |
参考文献 | 第92-104页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第104页 |
已发表学术论文 | 第104页 |
已授权发明专利 | 第104页 |
参与科研项目 | 第104页 |