| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.3 基于眼电信号的人机交互研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 眼动测量技术 | 第13-14页 |
| 1.3.2 眼电信号 HCI 系统国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 研究中存在的问题与挑战 | 第15-16页 |
| 1.4 眼电信号相关研究方法概述 | 第16-21页 |
| 1.4.1 特征提取方法 | 第16-19页 |
| 1.4.2 模式识别方法 | 第19-21页 |
| 1.5 论文内容与结构 | 第21-23页 |
| 第2章 眼电信号采集以及实验方案 | 第23-32页 |
| 2.1 生物电信号 | 第23页 |
| 2.2 眼电信号产生的生理机制 | 第23-25页 |
| 2.2.1 眼球的结构 | 第23-24页 |
| 2.2.2 眼动基本模式 | 第24-25页 |
| 2.2.3 眼电信号的产生机理 | 第25页 |
| 2.3 眼电信号的采集 | 第25-28页 |
| 2.3.1 采集平台 | 第25-27页 |
| 2.3.2 电极贴放位置选择 | 第27-28页 |
| 2.4 实验方案设计及实施 | 第28-31页 |
| 2.4.1 方案的设计 | 第28-29页 |
| 2.4.2 方案的实施 | 第29-31页 |
| 2.5 实验过程中注意事项 | 第31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 眼电信号的处理 | 第32-51页 |
| 3.1 眼电信号的特点 | 第32页 |
| 3.2 眼电信号预处理 | 第32-40页 |
| 3.2.1 眼电信号消噪 | 第32-36页 |
| 3.2.2 眼电信号端点检测 | 第36-38页 |
| 3.2.3 眼电信号幅值归一化处理 | 第38-39页 |
| 3.2.4 眼动信号长度的归一化处理 | 第39-40页 |
| 3.3 眼电信号的特征提取 | 第40-50页 |
| 3.3.1 眼电信号的时域波形特征 | 第40-43页 |
| 3.3.2 基于差分线性预测系数的眼电信号特征提取 | 第43-46页 |
| 3.3.3 基于小波分解系数的眼电信号特征提取 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 眼电信号的模式分类 | 第51-63页 |
| 4.1 基于时域波形特征的眼电信号识别 | 第51-52页 |
| 4.2 S_Kohonen 神经网络 | 第52-56页 |
| 4.2.1 Kohonen 网络 | 第52-54页 |
| 4.2.2 S_Kohonen 网络 | 第54页 |
| 4.2.3 基于 S_Kohonen 网络的眼电信号模式分类 | 第54-56页 |
| 4.3 支持向量机理论 | 第56-62页 |
| 4.3.1 支持向量机 | 第56-59页 |
| 4.3.2 模糊支持向量机 | 第59-60页 |
| 4.3.3 基于支持向量机及模糊支持向量机的眼电信号的模式分类 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于有意识眼电信号的电动轮椅控制系统 | 第63-71页 |
| 5.1 控制系统的组成及各模块介绍 | 第63-66页 |
| 5.1.1 眼电信号采集模块 | 第63页 |
| 5.1.2 眼电信号处理模块 | 第63页 |
| 5.1.3 运动控制模块 | 第63-65页 |
| 5.1.4 单片机控制系统设计 | 第65-66页 |
| 5.2 电动轮椅的异步在线控制实验 | 第66-70页 |
| 5.2.1 异步在线控制方案 | 第66-69页 |
| 5.2.2 方案的实施 | 第69-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78页 |
