针对脑电控制假手的运动想象识别及其本体感觉反馈研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·脑电控制假手及其反馈机制的研究现状 | 第12-19页 |
| ·脑电控制假手的研究现状 | 第12-14页 |
| ·假手感觉反馈机制的研究现状 | 第14-19页 |
| ·本文主要的研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 脑电信号、采集与预处理 | 第21-37页 |
| ·脑活动与脑电现象 | 第21-23页 |
| ·脑结构与脑电信号产生机理 | 第21-23页 |
| ·事件相关去同步（ERD）/同步（ERS）的研究 | 第23页 |
| ·脑电信号的采集 | 第23-26页 |
| ·实验环境及受试者要求 | 第23-24页 |
| ·采集脑电数据 | 第24-26页 |
| ·脑电信号的消噪及盲源分离预处理 | 第26-35页 |
| ·脑电信号的 EMD 小波阈值消噪方法 | 第26-31页 |
| ·基于二阶非平稳源分离算法的伪迹去除方法 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 运动想象脑电信号的特征提取及分类方法研究 | 第37-53页 |
| ·实验数据介绍 | 第37页 |
| ·基于小波包变换的脑电信号特征提取 | 第37-42页 |
| ·小波包变换基础 | 第38-39页 |
| ·基于小波包变换的特征提取 | 第39-42页 |
| ·基于模糊熵的脑电信号特征提取 | 第42-45页 |
| ·模糊熵的算法定义及特点 | 第42-43页 |
| ·特征提取 | 第43-45页 |
| ·线性分类方法 | 第45-47页 |
| ·Fisher线性判别算法定义 | 第45-46页 |
| ·Fisher线性判别实验结果 | 第46-47页 |
| ·基于GA优化的支持向量机分类算法 | 第47-52页 |
| ·支持向量机简介 | 第47-48页 |
| ·基于GA的支持向量机分类参数优化 | 第48-49页 |
| ·基于GA的支持向量机分类实验结果 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 腕部本体感觉反馈研究 | 第53-69页 |
| ·本体感觉反馈理论基础 | 第53-57页 |
| ·人体运动控制系统简介 | 第53-55页 |
| ·运动幻觉相关的肌肉神经感知机理 | 第55-57页 |
| ·振动状态下的本体感觉反馈实验 | 第57-67页 |
| ·实验背景及目的 | 第57-58页 |
| ·实验方法 | 第58-64页 |
| ·实验结果分析 | 第64-67页 |
| ·利用腕部运动幻觉作为仿生假手反馈的可行性分析 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 脑电控制假手及其本体感觉反馈实验研究 | 第69-81页 |
| ·脑电控制假手及其本体感觉反馈系统总体方案 | 第69-71页 |
| ·人体手腕部运动机理简介 | 第69页 |
| ·脑电控制假手及其本体感觉反馈系统设计 | 第69-71页 |
| ·系统具体实现设计 | 第71-78页 |
| ·实验配置及实验系统组成 | 第71-72页 |
| ·脑电采集及数据分析 | 第72-76页 |
| ·在线脑机接口软件设计 | 第76-77页 |
| ·振动诱发运动幻觉 | 第77-78页 |
| ·在线运动想象脑电识别对比实验设计 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-84页 |
| ·本文工作总结 | 第81-82页 |
| ·研究展望 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 附录 | 第90页 |
