多任务脑—机接口导联选择与分类算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·BCI系统的研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·BCI研究背景 | 第9-10页 |
| ·BCI研究意义 | 第10-11页 |
| ·BCI的定义、基本结构及其分类 | 第11-13页 |
| ·BCI的定义 | 第11页 |
| ·BCI系统的基本结构 | 第11-12页 |
| ·BCI系统的分类 | 第12-13页 |
| ·BCI系统的研究现状及其应用 | 第13-15页 |
| ·BCI系统的研究现状 | 第13-14页 |
| ·BCI系统的应用 | 第14-15页 |
| ·本文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 脑-机接口特征提取算法的研究 | 第17-24页 |
| ·二进制共空域模式算法及其局限性 | 第17-18页 |
| ·多类CSP算法 | 第18-23页 |
| ·近似联合对角化算法 | 第19-20页 |
| ·高斯迭代完全对角化算法 | 第20-22页 |
| ·四分类CSP算法步骤 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 脑-机接口特征分类算法的研究 | 第24-44页 |
| ·BP神经网路 | 第24-25页 |
| ·BP神经元模型 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络结构及其基本原理 | 第25页 |
| ·k-近邻算法 | 第25-27页 |
| ·支持向量机 | 第27-31页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第31-42页 |
| ·算法流程 | 第31-32页 |
| ·实验数据的采集 | 第32-35页 |
| ·脑电特征 | 第35-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 脑-机接口导联选择算法的研究 | 第44-69页 |
| ·标准微粒群算法 | 第45页 |
| ·二进制编码微粒群算法 | 第45-46页 |
| ·多目标微粒群优化算法 | 第46-49页 |
| ·多目标优化的基本概念 | 第46-47页 |
| ·二进制多目标微粒群优化算法用于导联选择 | 第47-49页 |
| ·基于培养的多目标微粒群优化 | 第49-56页 |
| ·cMOPSO算法流程 | 第49页 |
| ·Belief Space的组成部分 | 第49-52页 |
| ·影响函数 | 第52-55页 |
| ·全局档案 | 第55-56页 |
| ·CSP投影矩阵的L_1-norm | 第56页 |
| ·算法流程 | 第56-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57-63页 |
| ·bMOPSO算法的导联选择结果 | 第57-59页 |
| ·cMOPSO算法的导联选择结果 | 第59-60页 |
| ·L_1-norm算法的导联选择结果 | 第60-61页 |
| ·三种导联选择算法的对比 | 第61-63页 |
| ·基于滤波器组的cMOPSO算法 | 第63-68页 |
| ·算法流程 | 第63页 |
| ·基于系数抽取技术的滤波器组设计 | 第63-65页 |
| ·特征选择 | 第65页 |
| ·实验结果 | 第65-67页 |
| ·运行时间比较 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·论文工作总结 | 第69-70页 |
| ·未来工作展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第75页 |
