| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-21页 |
| 1.1 脑电信号概述 | 第8-12页 |
| 1.1.1 脑电信号研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 脑电信号采集方式 | 第9-12页 |
| 1.2 脑-机接口概述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 脑-机接口的研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2.2 脑-机接口的组成及其工作原理 | 第13-14页 |
| 1.2.3 脑-机接口范式 | 第14-17页 |
| 1.3 国内外研究现状及研究意义 | 第17-19页 |
| 1.3.1 脑-机接口国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.2 研究的目的和意义 | 第19页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 视觉刺激器的研究与实现 | 第21-29页 |
| 2.1 视觉刺激器设计原理 | 第21-22页 |
| 2.2 视觉刺激的分类 | 第22-23页 |
| 2.2.1 根据刺激频率大小分类 | 第22页 |
| 2.2.2 根据刺激类型分类 | 第22-23页 |
| 2.3 视觉刺激设备的选择 | 第23-24页 |
| 2.4 视觉刺激频率的选择 | 第24-25页 |
| 2.5 视觉刺激颜色的选择 | 第25页 |
| 2.6 基于LCD的视觉刺激器实现 | 第25-28页 |
| 2.6.1 Java语言 | 第26-27页 |
| 2.6.2 视觉刺激器设计实现 | 第27-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 脑电信号在线采集系统设计与实现 | 第29-40页 |
| 3.1 脑电采集系统总体设计 | 第29-30页 |
| 3.2 调理电路设计 | 第30-32页 |
| 3.2.1 前置放大电路的设计 | 第30页 |
| 3.2.2 50Hz陷波滤波器设计 | 第30-32页 |
| 3.2.3 低通滤波器设计 | 第32页 |
| 3.3 openBCI | 第32-35页 |
| 3.4 主控制模块研究 | 第35页 |
| 3.5 数据传输模块选择 | 第35-36页 |
| 3.6 便携式脑电系统软件设计 | 第36-39页 |
| 3.6.1 ADS1299配置 | 第37页 |
| 3.6.2 上位机界面设计 | 第37-39页 |
| 3.7 实验结果 | 第39页 |
| 3.8 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 脑电信号伪迹去除与处理算法选择实验 | 第40-52页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 通过ICA盲源分离去除脑电伪迹 | 第40-44页 |
| 4.2.1 ICA的基本理论和算法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 实验数据 | 第41-42页 |
| 4.2.3 ICA对多导联运动想象数据的分析 | 第42-44页 |
| 4.3 稳态视觉诱发电位信号特征提取 | 第44-47页 |
| 4.3.1 短时傅里叶变换 | 第45-46页 |
| 4.3.2 典型相关分析 | 第46-47页 |
| 4.4 在线实验过程及结果对比 | 第47-51页 |
| 4.4.1 基于FFT的SSVEP频率识别 | 第47-49页 |
| 4.4.2 基于CCA的SSVEP频率识别 | 第49-50页 |
| 4.4.3 实现结果及其对比分析 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于SSVEP的在线脑控小车系统设计与实现 | 第52-60页 |
| 5.1 系统组成 | 第52页 |
| 5.2 脑电电极选择 | 第52-54页 |
| 5.3 智能小车介绍 | 第54-58页 |
| 5.3.1 上位机与下位机通信协议格式 | 第55页 |
| 5.3.2 BCI控制智能小车 | 第55-58页 |
| 5.4 在线实验及结果 | 第58-59页 |
| 5.4.1 在线脑电实验方案 | 第58页 |
| 5.4.2 脑控小车在线实验结果 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 全文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第66-67页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |