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基于脑电信号的脑—计算机接口的研究

摘  要第1-4页
Abstract第4-10页
第一章 引言第10-18页
   ·脑机接口的定义和构成第10-12页
   ·脑机接口的研究现状第12-15页
     ·视觉诱发电位第13页
     ·mu节律第13-14页
     ·P300事件相关电位第14页
     ·慢皮层电位第14页
     ·心理作业第14-15页
     ·皮层神经元电活动第15页
   ·脑机接口研究中的几个问题第15-17页
     ·脑电信号记录方法第15页
     ·翻译算法第15-16页
     ·性能评价第16页
     ·应用前景第16-17页
   ·课题来源第17页
   ·论文的主要内容第17-18页
第二章 基于SSVEP的脑机接口原型系统第18-29页
   ·SSVEP简介第18-20页
   ·系统设计第20-23页
     ·硬件和软件第20-22页
     ·实验任务第22-23页
   ·测试结果和讨论第23-27页
     ·测试结果第23-26页
     ·讨论第26-27页
   ·本章小结第27-29页
第三章 视觉刺激参数的选择第29-39页
   ·视觉刺激的度量第29-31页
     ·几个光度学概念第29-30页
     ·闪烁刺激的实现和测量第30-31页
   ·电极位置的影响第31-32页
   ·调制方式和刺激频率的影响第32-34页
     ·实验设计第32-33页
     ·结果和讨论第33-34页
   ·调制深度和刺激颜色的影响第34-36页
     ·实验设计第34-35页
     ·结果和讨论第35-36页
   ·双频率刺激的效果第36-38页
     ·实验设计第36页
     ·基于双谱的幅值重构第36-37页
     ·实验结果第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第四章 SSVEP的谱线增强和频率提取第39-61页
   ·滑动窗最小二乘格形结构第41-44页
     ·一步预测问题第41-43页
     ·联合过程第43-44页
   ·自适应陷波器第44-46页
   ·仿真结果第46-54页
     ·去相关延迟的选择第46-47页
     ·NSG-ALE的性能第47-50页
     ·SWLSL-ALE的性能第50-52页
     ·SWLSL-ANF的性能第52-54页
   ·SSVEP的频率提取第54-58页
     ·基于周期图的隐蔽频率检测第54-56页
     ·功率谱的估计第56页
     ·仿真结果第56-58页
   ·真实SSVEP的结果第58-60页
   ·本章小结第60-61页
第五章 SSVEP的生物反馈控制第61-75页
   ·生物反馈简介第61-65页
     ·生物反馈的实验基础第61-63页
     ·生物反馈的临床应用第63-64页
     ·生物反馈用于脑机接口第64-65页
   ·实验设计第65-67页
   ·训练结果第67-70页
   ·数据分析第70-72页
   ·进一步的研究第72-73页
     ·对其它刺激频率的控制效果第72-73页
     ·训练效果的可持续性第73页
   ·本章小结第73-75页
第六章 mu节律控制光标移动的算法研究第75-93页
   ·基于mu节律的脑机接口第75-78页
     ·mu节律和生物反馈训练第75-77页
     ·Wadsworth实验室公开的数据第77-78页
   ·预处理和特征提取第78-88页
     ·预处理方法第79-82页
     ·能量特征的提取第82-85页
     ·时间特征的提取第85-88页
   ·分类器设计和分类结果第88-92页
     ·分类器的设计第88-90页
     ·分类结果第90-92页
   ·本章小结第92-93页
第七章 基于SSVEP的脑机接口的应用第93-100页
   ·对原型系统的改进第93-95页
   ·基于脑机接口的环境控制器第95-97页
   ·脑机接口控制机器人第97-99页
   ·本章小结第99-100页
第八章 总结和展望第100-103页
   ·论文的主要工作成果第100-101页
   ·对进一步研究工作的展望第101-103页
参考文献第103-110页
附录第110-114页

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