基于运动想象的BCI在线识别
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 图和附表清单 | 第10-13页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 2 在线特征提取与识别算法 | 第18-41页 |
| 2.1 在线特征提取算法 | 第18-37页 |
| 2.1.1 小波变换在线特征提取 | 第18-23页 |
| 2.1.2 AR 模型在线特征提取 | 第23-27页 |
| 2.1.3 在线特征提取算法 | 第27-37页 |
| 2.2 在线分类识别算法 | 第37-40页 |
| 2.2.1 Fisher 在线分类 | 第37-38页 |
| 2.2.2 SVM 在线分类 | 第38-39页 |
| 2.2.3 实验结果分析 | 第39-40页 |
| 2.3 小结 | 第40-41页 |
| 3 在线特征选择与 SVM 模型参数优化 | 第41-54页 |
| 3.1 特征优化选择 | 第41-49页 |
| 3.1.1 基于 SVM 的特征优化选择 | 第42-44页 |
| 3.1.2 基于遗传算法的特征优化选择 | 第44-49页 |
| 3.1.3 实验结果分析 | 第49页 |
| 3.2 SVM 模型参数优化 | 第49-51页 |
| 3.3 特征选择与 SVM 模型参数联合优化 | 第51-53页 |
| 3.4 小结 | 第53-54页 |
| 4 在线系统设计与实现 | 第54-78页 |
| 4.1 BCI 在线系统设计 | 第54-62页 |
| 4.1.1 刺激范式设计 | 第55-57页 |
| 4.1.2 电极通道选择 | 第57-61页 |
| 4.1.3 在线采集设计 | 第61-62页 |
| 4.2 系统运行模式 | 第62-66页 |
| 4.2.1 训练模式 | 第63-66页 |
| 4.2.2 在线模式 | 第66页 |
| 4.3 在线实验验证 | 第66-77页 |
| 4.3.1 实验前准备 | 第67-69页 |
| 4.3.2 在线实验 | 第69-72页 |
| 4.3.3 在线识别结果 | 第72-76页 |
| 4.3.4 在线实验结果分析 | 第76-77页 |
| 4.4 小结 | 第77-78页 |
| 5 总结与展望 | 第78-81页 |
| 5.1 总结 | 第78-79页 |
| 5.2 展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及参与的项目 | 第87页 |
