脑—机接口技术在机器人控制上的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 脑-机接口技术研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 脑-机接口的系统组成及分类 | 第11-12页 |
| 1.3 脑-机接口技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本论文内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 脑电与情绪 | 第16-24页 |
| 2.1 脑电信号 | 第16-17页 |
| 2.1.1 人脑的结构与功能 | 第16页 |
| 2.1.2 脑电产生机理 | 第16-17页 |
| 2.1.3 脑电信号的特点 | 第17页 |
| 2.2 情绪 | 第17-19页 |
| 2.2.1 情绪产生机理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 情绪的划分 | 第18-19页 |
| 2.3 基于脑电信号的情绪识别研究现状 | 第19页 |
| 2.4 脑电信号与情绪关系的初步探究 | 第19-24页 |
| 2.4.1 DEAP介绍 | 第20页 |
| 2.4.2 数据分析 | 第20-22页 |
| 2.4.3 结论 | 第22-24页 |
| 第三章 面向情绪分类的脑电实验 | 第24-38页 |
| 3.1 实验系统搭建 | 第24-29页 |
| 3.1.1 MindWave Mobile | 第24-26页 |
| 3.1.2 蓝牙模块 | 第26页 |
| 3.1.3 其他设备 | 第26页 |
| 3.1.4 数据采集软件 | 第26-29页 |
| 3.2 实验准备 | 第29-31页 |
| 3.2.1 实验场地选取 | 第29页 |
| 3.2.2 问卷设计 | 第29页 |
| 3.2.3 情感状态自我评估表设计 | 第29-30页 |
| 3.2.4 情绪诱导素材准备 | 第30-31页 |
| 3.2.5 受试者招募 | 第31页 |
| 3.3 实验过程 | 第31-32页 |
| 3.3.1 实验流程 | 第31-32页 |
| 3.3.2 数据记录 | 第32页 |
| 3.4 实验效果分析和评价 | 第32-37页 |
| 3.4.1 情绪诱导素材分析 | 第33-35页 |
| 3.4.2 受试者分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于脑电信号的情绪识别 | 第38-50页 |
| 4.1 数据预处理 | 第38-40页 |
| 4.1.1 EEGLAB | 第38-39页 |
| 4.1.2 滤除干扰信号 | 第39页 |
| 4.1.3 频段分解 | 第39-40页 |
| 4.2 特征选择和提取 | 第40-41页 |
| 4.2.1 频域特征 | 第40页 |
| 4.2.2 时域特征 | 第40-41页 |
| 4.3 支持向量机 | 第41-43页 |
| 4.3.1 支持向量机原理 | 第41-42页 |
| 4.3.2 LIBSVM | 第42-43页 |
| 4.4 情绪识别和分类 | 第43-47页 |
| 4.4.1 核函数选择 | 第43-44页 |
| 4.4.2 群体情绪分类 | 第44-45页 |
| 4.4.3 个体情绪分类 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-50页 |
| 第五章 人脑在线控制机器人系统设计 | 第50-66页 |
| 5.1 人脑在线控制机器人系统搭建 | 第50页 |
| 5.2 硬件系统设计 | 第50-57页 |
| 5.2.1 整体设计 | 第50-51页 |
| 5.2.2 直流电机驱动模块 | 第51-53页 |
| 5.2.3 编码器模块 | 第53-54页 |
| 5.2.4 微控制器 | 第54-55页 |
| 5.2.5 电源模块 | 第55-56页 |
| 5.2.6 PCB设计 | 第56-57页 |
| 5.3 嵌入式软件设计 | 第57-61页 |
| 5.3.1 主函数 | 第57-58页 |
| 5.3.2 数据接收函数 | 第58页 |
| 5.3.3 电机控制函数 | 第58-61页 |
| 5.4 上位机软件设计 | 第61-64页 |
| 5.4.1 需求分析 | 第61页 |
| 5.4.2 整体设计 | 第61-62页 |
| 5.4.3 通讯模块设计 | 第62-63页 |
| 5.4.4 显示模块设计 | 第63页 |
| 5.4.5 电机控制模块设计 | 第63页 |
| 5.4.6 模式切换模块设计 | 第63-64页 |
| 5.5 系统集成与使用 | 第64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第66页 |
| 6.2 未来工作的展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录 | 第74-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |
