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基于ECoG信号的嵌入式脑机接口系统

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-25页
    1.1 研究背景第14-16页
    1.2 研究意义第16-17页
    1.3 研究现状及分析第17-22页
        1.3.1 脑机接口技术发展现状第17-18页
        1.3.2 基于ECoG信号的脑机接口技术发展现状第18-20页
        1.3.3 脑机接口技术在嵌入式系统上的发展现状第20-22页
    1.4 研究目标第22页
    1.5 研究内容及方法第22-23页
    1.6 论文结构第23-24页
    1.7 本章小结第24-25页
第2章 异步解码算法的设计与实现第25-38页
    2.1 引言第25页
    2.2 ECoG信号的获取第25-27页
    2.3 ECoG信号的预处理及特征提取第27-28页
    2.4 异步解码算法的设计实现第28-37页
        2.4.1 支持向量机(SVM)简介第29-30页
        2.4.2 SVM工具包的简介及使用第30-31页
        2.4.3 信号频段对解码结果的影响分析第31-32页
        2.4.4 窗宽选择对解码结果的影响分析第32-34页
        2.4.5 通道筛选对解码结果的影响分析第34-37页
    2.5 本章小结第37-38页
第3章 嵌入式脑机接口系统平台的设计与实现第38-53页
    3.1 引言第38页
    3.2 系统需求分析第38页
    3.3 前端采集芯片的选型第38-40页
    3.4 数据处理平台的选型第40-41页
    3.5 系统功能的实现第41-52页
        3.5.1 SPI通信总线的介绍第41-42页
        3.5.2 Jeston TK1上的SPI开发第42-47页
        3.5.3 RHD2132的配置第47-49页
        3.5.4 数据处理与解码第49-51页
        3.5.5 机械手控制第51-52页
    3.6 本章小结第52-53页
第4章 在线实验设计及结果分析第53-64页
    4.1 引言第53页
    4.2 信号发生器的设计与实现第53-56页
    4.3 在线实验设计第56-60页
        4.3.1 传统实验平台上的异步控制机械手在线系统实现第56-59页
        4.3.2 嵌入式平台上的异步控制机械手在线系统实现第59-60页
    4.4 在线实验结果分析第60-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第5章 总结与展望第64-66页
    5.1 工作总结第64-65页
    5.2 展望第65-66页
参考文献第66-71页
作者简历第71页

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