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基于稳态视觉诱发电位的脑机接口性能与应用研究

摘要第4-5页
abstract第5页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 论文的研究内容和结构第13-15页
        1.3.1 论文的研究内容第13页
        1.3.2 论文的结构第13-15页
第二章 稳态视觉诱发电位及研究方法第15-28页
    2.1 脑电信号的分类和特点第15-16页
    2.2 稳态视觉诱发电位的基本特性第16-17页
    2.3 稳态视觉诱发电位的采集第17-18页
    2.4 稳态视觉诱发电位的预处理第18-24页
        2.4.1 ERP叠加平均第18-19页
        2.4.2 伪迹去除方法第19-22页
        2.4.3 2D-EEMD算法第22-24页
    2.5 稳态视觉诱发电位的特征提取方法第24-27页
        2.5.1 FFT算法第24-25页
        2.5.2 CCA算法第25-26页
        2.5.3 小波变换算法第26-27页
    2.6 本章小结第27-28页
第三章 基于CCA的SSVEP性能研究第28-43页
    3.1 SSVEP采集系统Neuroscan第28-30页
    3.2 黑白方块刺激实验第30-36页
        3.2.1 实验设置第30-31页
        3.2.2 实验步骤第31-32页
        3.2.3 SSVEP信号预处理第32-35页
        3.2.4 CCA提取SSVEP特征频率第35-36页
    3.3 基于CCA的SSVEP检测性能研究第36-42页
        3.3.1 数据长度对CCA检测准确率的影响第36-37页
        3.3.2 不同脑区CCA检测准确率对比第37-38页
        3.3.3 信道数量对CCA检测准确率的影响第38-40页
        3.3.4 刺激图片颜色对CCA检测准确率的影响第40-41页
        3.3.5 刺激图片形状对CCA检测准确率的影响第41-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第四章 不同诱发刺激下SSVEP的性能研究第43-61页
    4.1 不同诱发刺激下实验第43-45页
        4.1.1 实验设置和步骤第43-44页
        4.1.2 SSVEP数据收集和处理第44-45页
    4.2 实验结果分析第45-60页
        4.2.1 原始SSVEP信号二维图对比第45页
        4.2.2 改进的 2D-EEMD算法分解SSVEP信号第45-47页
        4.2.3 不同诱发刺激下IMF子分量重组结果第47-54页
        4.2.4 不同诱发刺激下SSVEP的区域分析第54-60页
    4.3 本章小结第60-61页
第五章 基于SSVEP的BCI应用系统研究第61-71页
    5.1 BCI应用系统框架第61-66页
        5.1.1 视觉刺激模块第62-63页
        5.1.2 信号采集模块第63页
        5.1.3 信号处理模块第63-64页
        5.1.4 实时传输模块第64-65页
        5.1.5 音乐播放模块第65-66页
    5.2 系统实验介绍第66-68页
        5.2.1 实验流程第66-67页
        5.2.2 实验仪器第67页
        5.2.3 实验步骤第67页
        5.2.4 实验结果第67-68页
    5.3 系统实验结果分析第68-69页
        5.3.1 系统性能分析第68-69页
        5.3.2 系统改进目标第69页
    5.4 本章小结第69-71页
第六章 总结与展望第71-73页
    6.1 总结第71页
    6.2 展望第71-73页
参考文献第73-76页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第76-77页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第77-78页
附录3 攻读硕士学位期间参加的竞赛第78-79页
致谢第79页

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