脑电波信号处理及其在教育中的应用研究

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脑电波信号处理及其在教育中的应用研究

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脑电波信号处理及其在教育中的应用研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 脑电波概述	第9-11页
1.1.1 脑电波的来源	第9-10页
1.1.2 脑电波的研究发展	第10-11页
1.2 课题背景及研究意义	第11-15页
1.2.1 脑电波信号处理国内外研究现状	第11-13页
1.2.2 脑电波在教育中的应用	第13-14页
1.2.3 课题简介及研究意义	第14-15页
1.3 本文研究内容与章节安排	第15-17页
第二章脑电信号处理研究	第17-34页
2.1 脑电信号分类	第17-20页
2.2 脑电信号的采集	第20-24页
2.2.1 多电极脑电设备	第20-23页
2.2.2 单电极脑电设备	第23-24页
2.3 脑电信号分析研究	第24-33页
2.3.1 脑电信号时域分析	第24-28页
2.3.2 脑电信号频域分析	第28-31页
2.3.3 脑电信号时频分析	第31-33页
2.4 本章小结	第33-34页
第三章单电极脑电信号的眨眼伪迹去除算法研究	第34-45页
3.1 脑电信号的干扰源和伪迹	第34-37页
3.1.1 干扰源	第34页
3.1.2 伪迹描述与分类	第34-37页
3.2 眨眼伪迹处理	第37-39页
3.2.1 眨眼伪迹描述	第37-38页
3.2.2 回归分析算法	第38页
3.2.3 主成分分析算法	第38页
3.2.4 独立成分分析算法	第38-39页
3.2.5 自适应滤波器	第39页
3.3 眨眼伪迹去除算法优化	第39-43页
3.3.1 基于ICA和小波变换的模型算法	第39-40页
3.3.2 基于自适应线性预测器的AR模型算法	第40-43页
3.4 算法对比分析	第43-44页
3.4.1 脑电信号的采集及格式	第43页
3.4.2 算法结果对比验证	第43-44页
3.5 本章小结	第44-45页
第四章基于脑电波的注意力测试系统	第45-54页
4.1 需求分析	第45页
4.2 系统设计与实现	第45-50页
4.2.1 ThinkGear SDK	第45-46页
4.2.2 系统软硬件环境	第46页
4.2.3 系统模型结构	第46-47页
4.2.4 系统模块及功能演示	第47-50页
4.3 注意力测试	第50-52页
4.4 本章小结	第52-54页
第五章总结与展望	第54-55页
5.1 本文总结	第54页
5.2 工作展望	第54-55页
参考文献	第55-58页
致谢	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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