植入式脑机接口神经元锋电位的时变特征分析与解码研究
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 目录 | 第11-13页 |
| 图清单 | 第13-15页 |
| 表清单 | 第15-16页 |
| 1. 绪论 | 第16-38页 |
| ·脑机接口简介 | 第16-23页 |
| ·神经元信号时变的研究现状 | 第23-33页 |
| ·神经元的时变性 | 第24-28页 |
| ·神经元编码函数分析综述 | 第28-31页 |
| ·时变解码方法综述 | 第31-33页 |
| ·研究目标与内容 | 第33-38页 |
| ·研究目标与内容 | 第33-35页 |
| ·文章结构安排 | 第35-38页 |
| 2. 实验材料及方法 | 第38-50页 |
| ·实验系统搭建 | 第38-41页 |
| ·大鼠实验平台搭建 | 第38-39页 |
| ·猴子实验平台搭建 | 第39-41页 |
| ·神经/行为信号的采集 | 第41-50页 |
| ·微电极阵列植入 | 第41-43页 |
| ·信号采集 | 第43-44页 |
| ·神经信号预处理 | 第44-50页 |
| 3. 基于黑盒模型的时变算法设计 | 第50-66页 |
| ·基于黑盒模型的解码算法 | 第50-52页 |
| ·广义回归神经网络算法简介 | 第52-54页 |
| ·时变广义回归神经网络算法 | 第54-55页 |
| ·时变GRNN在仿真数据上的应用 | 第55-61页 |
| ·时变GRNN在真实数据上的应用 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 4. 神经元时变编码特征的定量分析 | 第66-94页 |
| ·信息分析方法简介 | 第66-68页 |
| ·非线性编码函数的估计 | 第68-69页 |
| ·神经元锋电位编码特征的时变分析 | 第69-93页 |
| ·神经元编码曲线多样性分析 | 第69-79页 |
| ·神经元重要子集时变分析 | 第79-87页 |
| ·神经元编码曲线时变分析 | 第87-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 5. 基于灰盒模型的时变算法设计 | 第94-110页 |
| ·基于贝叶斯框架的解码算法简介 | 第94-97页 |
| ·蒙特卡罗点过程滤波算法 | 第97-99页 |
| ·双重蒙特卡罗点过程滤波算法 | 第99-100页 |
| ·DUAL MCPP在仿真数据上的应用 | 第100-105页 |
| ·DUAL MCPP在真实数据上的应用 | 第105-108页 |
| ·本章小结 | 第108-110页 |
| 6. 总结及展望 | 第110-116页 |
| ·本文总结 | 第110-111页 |
| ·展望 | 第111-116页 |
| 参考文献 | 第116-128页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第128-129页 |
