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基于稳态视觉诱发电位和错误相关负电位的脑机接口系统研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 引言第10页
    1.2 脑机接口的概述和意义第10-12页
    1.3 脑机接口技术的基本原理第12-14页
    1.4 国内外研究现状第14-15页
    1.5 脑机接口研究亟需解决的问题第15-16页
    1.6 论文主要工作和内容第16-18页
第二章 脑电信号的分类和检测方法第18-28页
    2.1 脑电信号介绍第18-19页
    2.2 脑机接口的模式第19-24页
        2.2.1 基于SCP的脑机接口第20-21页
        2.2.2 基于ERS/ERD的脑机接口第21页
        2.2.3 基于VEP的脑机接口第21-22页
        2.2.4 基于ERP的脑机接口第22-24页
    2.3 脑电信号分析方法第24-26页
        2.3.1 时域特征提取第24-25页
        2.3.2 频域特征提取第25-26页
        2.3.3 空间域特征提取第26页
    2.4 本章小结第26-28页
第三章 基于时频分析的SSVEP频率提取脑机接口系统第28-38页
    3.1 实验设计第28-30页
        3.1.1 实验方案第28-29页
        3.1.2 脑电数据采集第29-30页
    3.2 数据预处理第30页
    3.3 基于平滑伪Wigner-Ville分布的SSVEP频率提取第30-32页
        3.3.1 空间滤波第30-31页
        3.3.2 平滑伪Wigner-Ville分布第31页
        3.3.3 频率提取第31-32页
    3.4 结果与分析第32-36页
    3.5 总结与讨论第36-38页
第四章 多通道多特征混合的ERN检测算法第38-52页
    4.1 实验方案第38-40页
        4.1.1 实验设计第38-39页
        4.1.2 脑电数据采集第39-40页
    4.2 数据预处理第40页
    4.3 特征提取第40-43页
    4.4 降维第43-44页
    4.5 分类第44页
    4.6 结果与分析第44-50页
    4.7 总结与讨论第50-52页
第五章 总结与展望第52-54页
    5.1 工作总结第52-53页
    5.2 未来展望第53-54页
参考文献第54-62页
致谢第62-63页
攻读硕士学位期间的研究成果第63页

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