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基于脑机接口的资源管理器

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 脑机接口概念第11-12页
    1.2 脑机接口系统分类与特点第12-13页
    1.3 脑机接口发展现状第13页
    1.4 脑机接口研究主要存在的问题第13-14页
    1.5 论文工作的意义及各部分内容第14-16页
第二章 脑机接口系统第16-26页
    2.1 EEG 信号特点第16页
    2.2 信号采集系统第16-18页
    2.3 脑机接口系统构成第18-22页
        2.3.1 EEG 信号特征提取方法第19-21页
        2.3.2 EEG 信号分类方法第21-22页
    2.4 基于 EEG 的脑机接口系统分类第22-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第三章 基于 P300 和运动想象的混合脑机接口系统第26-39页
    3.1 本系统中用到的算法第26-29页
        3.1.1 支持向量机第26-28页
        3.1.2 公共空间模式算法第28-29页
    3.2 P300 字符拼写系统第29-33页
        3.2.1 系统范式第29-30页
        3.2.2 P300 信号处理第30-32页
        3.2.3 实验结果第32-33页
    3.3 基于运动想象的脑机接口系统第33-35页
        3.3.1 运动想象信号处理第34-35页
        3.3.2 实验结果第35页
    3.4 混合脑机接口系统第35-38页
        3.4.1 二维光标移动第36-37页
        3.4.2 目标选择或拒绝第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第四章 基于脑机接口的资源管理器系统设计第39-49页
    4.1 系统方法第39-41页
    4.2 鼠标控制第41-43页
    4.3 字符输入界面第43-44页
    4.4 资源管理器第44-45页
    4.5 系统实现流程第45-48页
    4.6 本章小结第48-49页
第五章 系统的测试与结果第49-55页
    5.1 测试环境和任务第49-50页
    5.2 训练模型第50-51页
    5.3 在线测试第51-52页
    5.4 讨论第52-53页
    5.5 本章小结第53-55页
总结与展望第55-57页
    总结第55-56页
    展望第56-57页
参考文献第57-61页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第61-62页
致谢第62-63页
附件第63页

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