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基于脑电信号的处理与分析及其在元认知科学教育中的研究

摘要第2-3页
abstract第3-4页
第一章 绪论第7-12页
    1.1 课题的背景及意义第7-8页
    1.2 国内外研究现状第8-11页
        1.2.1 脑电波的国内外现状第8-9页
        1.2.2 脑电波去噪国内外研究现状第9页
        1.2.3 元认知教学领域的研究现状第9-10页
        1.2.4 脑电波信号与教育领域的研究现状第10-11页
    1.3 本文研究的意义第11-12页
        1.3.1 本文研究内容与章节安排第11-12页
第二章 脑电信号采集和处理第12-37页
    2.1 脑电信号采集装置第12-14页
        2.1.1 信号的采集第12页
        2.1.2 核心芯片介绍第12-13页
        2.1.3 脑电信号与电脑终端的数据传输第13-14页
    2.2 信号采集解析第14-15页
        2.2.1 采集信号的方法第14页
        2.2.2 采集信号的解析第14-15页
    2.3 采集结果第15-17页
    2.4 采集实验设置第17-18页
    2.5 预处理第18-21页
        2.5.1 低通滤波器去除高频信号第18-19页
        2.5.2 EEG信号去除高频噪声第19-21页
    2.6 脑电信号干扰源分析第21-37页
        2.6.1 小波变换WT第21-26页
        2.6.2 独立主成分析ICA第26-32页
        2.6.3 小波变换-独立主成分析WT-FastICA第32-35页
        2.6.4 信号相关系数CC第35-37页
第三章 元认知教育在脑电中的应用第37-41页
    3.1 元认知的含义第37-38页
    3.2 元认知的影响因素第38-40页
        3.2.1 个体生活环境对元认知的影响第38页
        3.2.2 个体自我目标设立对元认知的影响第38-39页
        3.2.3 个体性格对元认知的影响第39页
        3.2.4 个体效率对元认知的影响第39-40页
    3.3 脑电信号在元认知的应用第40-41页
第四章 脑电信号在元认知领域的应用场景第41-59页
    4.1 蓝牙模块的连接第41页
    4.2 脑电采集结果分析第41-42页
    4.3 疲劳预测第42-47页
        4.3.1 疲劳程度数据采集的实验设计第42页
        4.3.2 疲劳模型建立第42-46页
        4.3.3 模型验证CS第46-47页
    4.4 基于不同情绪下的脑电信号特征第47-50页
        4.4.1 数据采集第48页
        4.4.2 实验设计第48页
        4.4.3 数据处理第48-50页
    4.5 不同工作状态下的脑电分析第50-53页
        4.5.1 实验设计第50-51页
        4.5.2 数据处理第51-53页
    4.6 脑电信号的输出种类第53页
    4.7 外部监控的可视化界面的设计第53-55页
        4.7.1 可视化界面设计工具第53-54页
        4.7.2 设计流程图第54页
        4.7.3 函数的意义与调用过程第54-55页
    4.8 外部监控系统第55-59页
第五章 总结与展望第59-61页
    5.1 总结第59-60页
    5.2 展望第60-61页
参考文献第61-63页
攻读学位期间取得的研究成果第63-64页
致谢第64-65页

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