脑机接口信号的模式分类

摘要	第1-8页
ABSTRACT	第8-9页
第1章 绪论	第9-13页
·研究背景与意义	第9页
·脑-机接口的定义及系统组成	第9-10页
·目前国内外BCI 的研究现状	第10-11页
·脑—机接口中的信号处理与模式分类技术	第11页
·本文的任务	第11-13页
第2章 基于“模拟自然阅读”诱发模式的信号获取	第13-16页
·“模拟自然阅读”诱发电位模式	第13-14页
·脑控拼写装置工作原理	第14-15页
·小结	第15-16页
第3章 信号预处理与特征提取	第16-27页
·脑电信号的预处理	第16-18页
·脑电信号的特征提取	第18-25页
·Burg 算法功率谱估计	第19-21页
·Burg 法功率谱估计	第19-20页
·Burg 算法功率谱估计结果	第20-21页
·小波分析	第21-25页
·多分辨率分析	第22-23页
·一维Mallat 算法	第23-24页
·一维Mallat 算法分解结果	第24-25页
·本章小结	第25-27页
第4章 视觉诱发电位模式分类	第27-43页
·BP 神经网络	第27-34页
·神经元模型	第27-28页
·神经网络结构	第28-29页
·BP 学习算法	第29-34页
·BP 学习算法原理	第29-32页
·标准BP 算法的改进	第32-34页
·利用BP 神经网络进行视觉诱发电位识别	第34-42页
·BP 神经网络结构的设计	第34-35页
·时间特征对分类精度的影响	第35-37页
·空间特征对分类精度的影响	第37-42页
·本章小结	第42-43页
结论	第43-44页
参考文献	第44-47页
致谢	第47-48页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录	第48页