| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 生物电信号概述 | 第14-16页 |
| 1.2.1 生物电信号 | 第14页 |
| 1.2.2 用于人机交互的生物电控制信号源选取 | 第14-16页 |
| 1.3 基于生物电信号人机交互的国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.1 脑电信号人机交互控制研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 肌电信号人机交互控制研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 人机交互中生物电信号处理方法概述 | 第18-20页 |
| 1.4.1 脑电/肌电信号预处理 | 第18-19页 |
| 1.4.2 脑电/肌电信号特征提取 | 第19页 |
| 1.4.3 脑电/肌电信号模式分类 | 第19-20页 |
| 1.5 主要研究内容与论文结构 | 第20-21页 |
| 1.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第2章 脑电/肌电信号用于人机交互的实验设计 | 第22-29页 |
| 2.1 脑电信号采集 | 第22-26页 |
| 2.1.1 脑电信号生理学基础 | 第22页 |
| 2.1.2 脑电信号分类 | 第22-23页 |
| 2.1.3 脑电信号采集设备简介 | 第23-24页 |
| 2.1.4 脑电信号控制轮式小车的可行性分析 | 第24-25页 |
| 2.1.5 脑电信号采集实验范式 | 第25-26页 |
| 2.2 肌电信号采集 | 第26-28页 |
| 2.2.1 肌电信号采集设备简介 | 第26-27页 |
| 2.2.2 肌电信号控制机械手的可行性分析 | 第27-28页 |
| 2.2.3 肌电信号采集实验范式 | 第28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 脑电和肌电信号的预处理 | 第29-41页 |
| 3.1 常见的信号消噪方法 | 第29-30页 |
| 3.1.1 基于小波变换的消噪方法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基于盲源分离的消噪方法 | 第30页 |
| 3.2 基于双曲正切函数降噪源分离的脑电信号预处理方法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 降噪源分离的基本原理 | 第30-32页 |
| 3.2.2 基于双曲正切函数的降噪源分离方法 | 第32页 |
| 3.2.3 脑电信号预处理实验 | 第32-34页 |
| 3.2.4 实验结果分析 | 第34-35页 |
| 3.3 肌电信号的预处理 | 第35-40页 |
| 3.3.1 基于小波变换的消噪方法 | 第35-38页 |
| 3.3.2 肌电信号的消噪实验及分析 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 脑电和肌电信号的特征提取与分类 | 第41-54页 |
| 4.1 脑电信号特征提取 | 第41-46页 |
| 4.1.1 基于小波变换的特征提取 | 第41-43页 |
| 4.1.2 基于二值距离矩阵的快速近似熵特征提取 | 第43-46页 |
| 4.2 肌电信号特征提取 | 第46-49页 |
| 4.2.1 肌电信号多阶联合特征 | 第46-48页 |
| 4.2.2 肌电信号特征提取实验及分析 | 第48-49页 |
| 4.3 基于DAG的多分类支持向量机 | 第49-51页 |
| 4.3.1 支持向量机算法理论基础 | 第49-51页 |
| 4.3.2 DAG-SVM算法概述 | 第51页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第51-53页 |
| 4.4.1 运动想象脑电信号分类实验及分析 | 第51-52页 |
| 4.4.2 肌电信号分类实验及分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 生物电信号控制的遥操作轮式小车控制系统 | 第54-64页 |
| 5.1 基于脑电和肌电控制的遥操作轮式小车简介 | 第54-55页 |
| 5.2 控制系统子模块介绍 | 第55-60页 |
| 5.2.1 脑电信号采集与处理模块 | 第55-56页 |
| 5.2.2 手臂姿态采集与处理模块 | 第56-58页 |
| 5.2.3 轮式小车控制模块 | 第58-59页 |
| 5.2.4 机械臂控制模块 | 第59-60页 |
| 5.2.5 视频显示模块 | 第60页 |
| 5.3 轮式小车在线控制实验 | 第60-62页 |
| 5.4 基于Android的肌电信号在线控制系统 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 研究展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 附录 | 第72页 |