基于惯性跟踪的手臂运动及脑波一致性分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 运动捕捉技术研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 BCI肢体康复研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文章节安排 | 第18-20页 |
| 第2章 捷联惯性导航原理 | 第20-40页 |
| 2.1 姿态解算 | 第20-23页 |
| 2.1.1 坐标系简介 | 第20页 |
| 2.1.2 坐标系转换 | 第20-22页 |
| 2.1.3 姿态解算 | 第22-23页 |
| 2.2 MEMS加速度计静态修正 | 第23-31页 |
| 2.2.1 加速度计误差模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 六位置加速度计静态修正 | 第25-27页 |
| 2.2.3 人工鱼群算法 | 第27-28页 |
| 2.2.4 人工鱼群算法加速度计静态修正 | 第28-30页 |
| 2.2.5 修正结果 | 第30-31页 |
| 2.3 MEMS多传感器数据融合 | 第31-39页 |
| 2.3.1 Kalman滤波数学模型 | 第31-33页 |
| 2.3.2 混合式Kalman滤波 | 第33-35页 |
| 2.3.3 滤波结果 | 第35-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 运动想象脑电信号 | 第40-52页 |
| 3.1 脑电信号基本内容 | 第40-43页 |
| 3.1.1 脑电信号产生机理 | 第40-41页 |
| 3.1.2 脑电信号采集方式 | 第41-42页 |
| 3.1.3 脑电信号分类 | 第42-43页 |
| 3.2 脑电信号预处理 | 第43-44页 |
| 3.3 盲源分离眼电伪迹去除方法 | 第44-51页 |
| 3.3.1 盲源分离数学模型 | 第44-45页 |
| 3.3.2 盲源分离预处理 | 第45-46页 |
| 3.3.3 盲源分离常用方法 | 第46-50页 |
| 3.3.4 盲源分离结果 | 第50-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 手臂运动与运动想象实验设计及分析 | 第52-63页 |
| 4.1 手臂运动实验 | 第52-56页 |
| 4.1.1 采集传输模块设计 | 第52-54页 |
| 4.1.2 手臂运动实验设计 | 第54-55页 |
| 4.1.3 实验分析 | 第55-56页 |
| 4.2 运动想象实验 | 第56-61页 |
| 4.2.1 运动想象实验设计 | 第56-59页 |
| 4.2.2 实验分析 | 第59-61页 |
| 4.3 实验结论 | 第61-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
