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基于USB技术的脑—机接口系统设计
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基于USB技术的脑—机接口系统设计
论文目录
 
独创性声明和学位论文版权使用授权书第1-3 页
中文摘要第3-4 页
Abstract第4-8 页
第一章 绪论第8-17 页
　　· 脑-机接口(BCI)概述第8-9 页
　　· BCI 系统的“软件”部分第9-12 页
　　　　· 事件相关电位P300第10-11 页
　　　　· P300 传统的分析方法第11-12 页
　　　　· P300 分析技术的现状第12 页
　　· BCI 系统的“硬件”部分第12-15 页
　　　　· 通用串行总线USB第13-14 页
　　　　· 基于USB 的采集系统第14-15 页
　　　　· 基于USB 的密码系统第15 页
　　· 本课题的研究内容第15-17 页
第二章 小波变换提取事件相关电位第17-35 页
　　· 小波变换第17-21 页
　　　　· 小波变换基本概念第17-18 页
　　　　· 小波多分辨率分解基本理论第18-21 页
　　· 利用小波变换去除工频干扰第21-26 页
　　　　· 小波变换的频率特性第21-22 页
　　　　· 仿真研究第22-25 页
　　　　· 实验研究第25-26 页
　　· 小波变换去除眼动干扰第26-30 页
　　　　· 小波的分解特性第27 页
　　　　· 仿真研究第27-29 页
　　　　· 实验研究第29-30 页
　　· 小波变换提取P300 电位第30-34 页
　　　　· ERP 小波分析思路第30-31 页
　　　　· ERP 提取仿真计算第31-32 页
　　　　· ERP 实验与P300 提取第32-34 页
　　· 结论第34-35 页
第三章 独立分量分析提取事件相关电位第35-45 页
　　· 独立分量分析方法第35-39 页
　　　　· 独立分量分析方法原理第35-36 页
　　　　· ICA 理论和实现第36-39 页
　　　　　　· ICA 的基本要求第36 页
　　　　　　· ICA 的目标函数第36-37 页
　　　　　　· ICA 的优化算法第37-39 页
　　· ICA 的处理结果与分析第39-42 页
　　　　· ICA 去除干扰原理第39-40 页
　　　　· 仿真实验第40-41 页
　　　　· ICA 去除眼动和工频干扰第41-42 页
　　· ICA 提取 P300第42-44 页
　　　　· 仿真计算第42-43 页
　　　　· ICA 进行 P300 少次提取第43-44 页
　　· 结论第44-45 页
第四章 基于 USB 技术的 BCI 系统设计第45-59 页
　　· 基于 USB 的脑电采集平台第45-51 页
　　　　· 采集平台的硬件设计第45-48 页
　　　　　　· 头皮电极和前置放大器第45-47 页
　　　　　　· EZ-USB 与 A/D 模块设计第47-48 页
　　　　· 采集平台的固件设计第48-50 页
　　　　· 采集平台的软件工作环境第50-51 页
　　· 基于 USB 的 P300 密码系统第51-57 页
　　　　· 密码系统的硬件设计第52-53 页
　　　　· 密码系统的固件设计第53-57 页
　　　　　　· 密码输出第54-56 页
　　　　　　· 预设密码第56-57 页
　　· BCI 系统的整合第57-59 页
第五章 总结与展望第59-61 页
　　· 研究总结第59-60 页
　　· 展望第60-61 页
参考文献第61-65 页
发表论文和参加科研情况说明第65-66 页
附录第66-67 页
致谢第67 页

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