基于眼电与运动想象多模态人机交互系统研究

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基于眼电与运动想象多模态人机交互系统研究

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基于眼电与运动想象多模态人机交互系统研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-9页
1 绪论	第9-22页
1.1 引言	第9页
1.2 人机交互	第9-13页
1.2.1 研究人机交互技术的意义	第9-10页
1.2.2 人机交互研究进展	第10页
1.2.3 人机交互系统分类	第10-11页
1.2.4 多通道交互	第11-13页
1.3 生物电特征	第13-15页
1.3.1 生物电信号	第13-14页
1.3.2 生物电信号选取	第14-15页
1.4 眼电信号	第15-17页
1.4.1 眼电信号特征	第15-17页
1.4.2 眼动检测技术	第17页
1.5 运动想象	第17-20页
1.5.1 左右手运动想象特征	第17-18页
1.5.2 脑机接口的研究进展	第18-20页
1.6 本文研究意义及主要内容	第20-22页
2 眼电与运动想象脑电信号预处理	第22-29页
2.1 眼电信号常用预处理方法	第22-23页
2.1.1 低通滤波	第22页
2.1.2 学形态学一维滤波法	第22-23页
2.2 中值滤波	第23-25页
2.3 常用脑电信号预处理方法	第25-26页
2.3.1 数字滤波器去噪	第26页
2.3.2 小波去噪	第26页
2.4 大拉普拉斯参考空间滤波	第26-27页
2.5 巴特沃斯频率滤波	第27-28页
2.6 本章小结	第28-29页
3 眼电信号与运动想象脑电信号特征提取和分类	第29-40页
3.1 眼电信号特征提取	第29-31页
3.1.1 归一化法	第29-30页
3.1.2 自适应归一化法	第30-31页
3.2 眼电信号特征分类	第31-33页
3.2.1 阈值决策模块	第31-33页
3.3 脑电常用特征提取方法	第33-34页
3.3.1 时、频域分析	第33-34页
3.3.2 双谱分析	第34页
3.4 脑电常用特征分类方法	第34-37页
3.4.1 误差反向传播算法	第34-35页
3.4.2 贝叶斯分类器	第35页
3.4.3 支持向量机	第35-37页
3.5 共空间模式	第37-38页
3.6 线性判别分析	第38-39页
3.7 本章小结	第39-40页
4 眼电信号与脑电信号离线分析	第40-48页
4.1 离线分析实验平台	第40页
4.2 眼电信号采集与分析	第40-45页
4.2.1 数据采集	第40-41页
4.2.2 离线信号分析	第41-45页
4.3 脑电信号采集与分析	第45-47页
4.3.1 数据采集	第45页
4.3.2 离线分析	第45-47页
4.4 本章小结	第47-48页
5 在线实验与应用	第48-61页
5.1 基于TCP连接的LabVIEW在线程序平台	第48-49页
5.1.1 Labview开发平台	第48页
5.1.2 基于TCP连接的实时通讯模块	第48-49页
5.2 在线实验	第49-54页
5.2.1 眼球扫视在线实验	第49-52页
5.2.2 运动想象在线实验	第52-54页
5.3 多模态人机交互系统	第54-59页
5.3.1 字符输入模块	第55-57页
5.3.2 游戏娱乐模块	第57-58页
5.3.3 需求监护模块	第58-59页
5.4 本章总结	第59-61页
6 总结与展望	第61-63页
致谢	第63-64页
参考文献	第64-67页

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