基于多模态脑电信号的脑机接口关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-18页 |
| 2 基于EEG信号的BCI | 第18-26页 |
| ·基于单模态EEG信号的BCI | 第18-24页 |
| ·Mu/Bata-BCI | 第18-20页 |
| ·SCP-BCI | 第20页 |
| ·SSVEP-BCI | 第20-21页 |
| ·ERD/ERS-BCI | 第21-23页 |
| ·P300-BCI | 第23-24页 |
| ·基于多模态EEG信号的BCI | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 3 多模态EEG信号处理关键技术研究 | 第26-56页 |
| ·实验范式设计 | 第26-28页 |
| ·多模态EEG信号采集 | 第28-32页 |
| ·电极导联 | 第28-30页 |
| ·采集系统 | 第30-32页 |
| ·多模态EEG信号预处理 | 第32-35页 |
| ·眼电伪迹 | 第32-33页 |
| ·基线漂移伪迹 | 第33-35页 |
| ·多模态EEG信号特征提取 | 第35-50页 |
| ·自回归模型 | 第36-39页 |
| ·小波变换 | 第39-43页 |
| ·小波包变换 | 第43-46页 |
| ·希尔伯特-黄变换 | 第46-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-50页 |
| ·多模态EEG信号分类识别 | 第50-54页 |
| ·Fisher线性判别 | 第50-52页 |
| ·支持向量机 | 第52-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 4 基于SSVEP和MI的多模态EEG信号BCI | 第56-75页 |
| ·多模态BCI系统构建 | 第56-59页 |
| ·多模态EEG信号识别 | 第59-73页 |
| ·预处理 | 第59-60页 |
| ·特征提取 | 第60-69页 |
| ·分类识别 | 第69-73页 |
| ·实验分析 | 第73-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 5 总结与展望 | 第75-78页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文及参与的项目 | 第84页 |
