基于脑机接口的机械臂遥操作控制
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 脑机接口及其研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 脑机接口系统概述 | 第12-16页 |
| 1.2.2 脑机接口研究现状以及应用 | 第16-19页 |
| 1.3 脑控机器人系统及其研究现状 | 第19-22页 |
| 1.3.1 脑控机器人系统概述 | 第19-20页 |
| 1.3.2 脑控机器人系统研究现状与应用 | 第20-22页 |
| 1.4 本文研究内容及论文结构 | 第22-23页 |
| 1.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 脑控机械臂遥操作系统总体结构 | 第24-30页 |
| 2.1 系统设备选型 | 第24-27页 |
| 2.2 脑控机械臂遥操作系统框架设计 | 第27-29页 |
| 2.2.1 硬件框架设计 | 第27-28页 |
| 2.2.2 软件框架设计 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 稳态视觉诱发电位的脑机接口 | 第30-44页 |
| 3.1 EEG信号的生理基础 | 第30-34页 |
| 3.1.1 EEG产生机理 | 第30-31页 |
| 3.1.2 大脑皮层功能区 | 第31-32页 |
| 3.1.3 脑电信号的分类 | 第32-34页 |
| 3.2 视觉诱发脑电信号 | 第34-37页 |
| 3.2.1 视觉诱发电位概述 | 第34-35页 |
| 3.2.2 瞬态视觉诱发电位 | 第35页 |
| 3.2.3 稳态视觉诱发电位 | 第35-37页 |
| 3.3 脑电信号的采集与预处理 | 第37-43页 |
| 3.3.1 视觉刺激诱发界面设计 | 第37-38页 |
| 3.3.2 脑电信号的采集 | 第38-42页 |
| 3.3.3 脑电信号预处理 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 脑电信号分类识别算法 | 第44-59页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 SSVEP频率识别算法 | 第45-56页 |
| 4.2.1 功率谱密度估计 | 第45-47页 |
| 4.2.2 典型相关分析 | 第47-52页 |
| 4.2.3 多导同步指数 | 第52-56页 |
| 4.3 离线实验分析 | 第56-58页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第56页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 脑-机械臂遥操作系统设计实现 | 第59-80页 |
| 5.1 机械臂控制系统 | 第60-67页 |
| 5.1.1 机械臂运动学基础 | 第60-63页 |
| 5.1.2 机械臂轨迹规划 | 第63-66页 |
| 5.1.3 脑电命令向机械臂控制的转化 | 第66-67页 |
| 5.2 视觉反馈交互设计 | 第67-76页 |
| 5.2.1 压缩感知理论 | 第68-70页 |
| 5.2.2 监控图像压缩传输 | 第70-74页 |
| 5.2.3 Hausdorff图像匹配 | 第74-76页 |
| 5.3 实验设计与结果 | 第76-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 总结与展望 | 第80-82页 |
| 1 论文主要工作总结 | 第80页 |
| 2 论文的工作展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-92页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 附件 | 第94页 |
