基于脑电信号的网页浏览脑—机接口系统
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第10-11页 |
| ·研究目的 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究中存在的问题与面临的挑战 | 第13页 |
| ·课题主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 脑电信号的采集 | 第15-24页 |
| ·脑电信号 | 第15-16页 |
| ·脑电信号的产生机理 | 第15页 |
| ·脑电信号的特点 | 第15-16页 |
| ·脑电信号的分类 | 第16页 |
| ·采集准备及电极安放 | 第16-18页 |
| ·导联方式选择 | 第18页 |
| ·脑电信号的采集 | 第18-24页 |
| ·脑电信号的采集系统 | 第18-19页 |
| ·受试对象和实验环境 | 第19页 |
| ·稳态视觉诱发电位的采集 | 第19-20页 |
| ·α波的采集 | 第20-21页 |
| ·运动想象脑电信号的采集 | 第21-24页 |
| 第3章 脑电信号的预处理 | 第24-30页 |
| ·脑电信号的噪声和干扰源 | 第24页 |
| ·滤波 | 第24-27页 |
| ·滤波器的分类 | 第24-25页 |
| ·滤波器的设计 | 第25页 |
| ·基于最优设计法的 FIR 带通滤波器 | 第25-26页 |
| ·脑电信号的滤波 | 第26-27页 |
| ·去除眼电伪迹 | 第27-30页 |
| ·独立分量分析 | 第28页 |
| ·基于 FastICA 的眼电伪迹去除 | 第28-30页 |
| 第4章 脑电信号的特征提取方法研究 | 第30-45页 |
| ·常用的脑电信号特征提取算法 | 第30页 |
| ·SSVEP 的特征提取 | 第30-33页 |
| ·快速傅里叶变换 | 第31-32页 |
| ·基于快速傅里叶变换的 SSVEP 特征提取 | 第32-33页 |
| ·运动想象脑电信号的特征提取 | 第33-45页 |
| ·短时傅里叶变换 | 第33-36页 |
| ·基于短时傅里叶变换的运动想象脑电信号的特征提取 | 第36-38页 |
| ·小波包分解 | 第38-40页 |
| ·基于小波包分解的运动想象脑电信号的特征提取 | 第40-45页 |
| 第5章 脑电信号的模式识别方法研究 | 第45-55页 |
| ·分类器的设计 | 第45页 |
| ·线性分类器 | 第45-47页 |
| ·线性判别函数 | 第45-46页 |
| ·Fisher 线性判别函数 | 第46-47页 |
| ·支持向量机 | 第47-51页 |
| ·最优分类面 | 第47-48页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第48-49页 |
| ·非线性可分支持向量机 | 第49-51页 |
| ·多分类支持向量机 | 第51页 |
| ·脑电信号的分类结果与分析 | 第51-55页 |
| ·基于线性分类器的分类结果 | 第51-53页 |
| ·基于支持向量机的分类结果 | 第53-55页 |
| 第6章 脑电信号控制网页浏览系统的实现 | 第55-64页 |
| ·任务描述与实验范式 | 第55页 |
| ·任务描述 | 第55页 |
| ·实验范式设计 | 第55页 |
| ·系统设计 | 第55-60页 |
| ·实验流程 | 第60-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 第7章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第72页 |
