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 |