基于脑电与眼动的多通道交互控制技术研究

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基于脑电与眼动的多通道交互控制技术研究

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基于脑电与眼动的多通道交互控制技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
第一章绪论	第13-22页
1.1 研究背景及意义	第13-14页
1.2 国内外研究现状	第14-18页
1.2.1 脑电控制系统的研究现状	第14-16页
1.2.2 眼动控制系统的研究现状	第16-18页
1.2.3 无人平台遥控的研究现状	第18页
1.3 本文研究目标及内容	第18-20页
1.3.1 本文研究目标	第19页
1.3.2 本文研究内容	第19-20页
1.4 论文的结构安排	第20-21页
1.5 本章小结	第21-22页
第二章脑电与眼动及无人平台概述	第22-33页
2.1 脑电信号及相关处理理论的基础概念	第22-25页
2.1.1 TGAM开发套件概述	第22-23页
2.1.2 脑电波类型	第23-24页
2.1.3 TGAM识别处理的一般步骤	第24-25页
2.1.4 TGAM模块的ASIC芯片技术特性	第25页
2.2 esense参数介绍	第25-28页
2.2.1 质量检测(Poor_signalquality)	第26页
2.2.2 专注度与放松度	第26-27页
2.2.3 脑电波原始数据(Raw_wave value)	第27页
2.2.4 EEG信号(EEG_POWER)	第27-28页
2.3 眼动信息处理的相关概念	第28-31页
2.3.1 SMI眼动仪硬件部分	第28-29页
2.3.2 SMI眼动仪采集软件与分析软件	第29-31页
2.4 Ardiuno智能小车与开发平台概述	第31-32页
2.3.1 Arduino开发硬件	第31-32页
2.3.2 Arduino的软件开发环境	第32页
2.5 本章小结	第32-33页
第三章基于脑电的无人平台运动控制系统设计实现	第33-46页
3.1 脑电数据的采集实现	第33-34页
3.2 基于TGAM模块的脑电数据预处理研究	第34-37页
3.2.1 快速傅里叶变换(FFT)	第34-35页
3.2.2 基于esense算法的数据包解析	第35-37页
3.3 蓝牙通信处理	第37-40页
3.3.1 蓝牙通信概况	第38-39页
3.3.2 蓝牙模块设置	第39-40页
3.4 基于脑电信息的Arduino运动控制实现	第40-45页
3.4.1 L293D型电机驱动模块	第41-42页
3.4.2 控制逻辑	第42-45页
3.5 本章小结	第45-46页
第四章基于眼动的无人平台运动控制系统设计实现	第46-54页
4.1 眼动信息采集提取实现	第46-49页
4.2 眼动信息意图判断实现	第49-51页
4.3 蓝牙通讯	第51-52页
4.4 基于眼动信息下的Arduino运动控制实现	第52-53页
4.5 本章小结	第53-54页
第五章一人多机控制原型系统的设计与实现	第54-70页
5.1 多任务处理模式对比	第54-59页
5.1.1 串行处理的有限性	第55-56页
5.1.2 资源限制假设下的并行处理	第56-59页
5.2 基于眼动、脑电的双任务处理实验	第59-69页
5.2.1 实验任务概述	第59-61页
5.2.2 双任务处理实验一	第61-64页
5.2.3 双任务处理实验二	第64-66页
5.2.4 双任务处理实验三	第66-67页
5.2.5 双任务处理实验四	第67-68页
5.2.6 实验结果分析总结	第68-69页
5.3 本章小结	第69-70页
第六章总结与展望	第70-72页
6.1 本文主要工作及成果	第70页
6.2 本文的不足及未来的展望	第70-72页
致谢	第72-73页
参考文献	第73-76页
附录	第76-80页

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