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基于神经人因学的人—车交互系统若干问题的研究

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基于神经人因学的人—车交互系统若干问题的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-15页
第1章 绪论第15-44页
  1.1 引言第15-17页
  1.2 神经人因学介绍第17-23页
    1.2.1 神经人因学的理论基础第17-19页
    1.2.2 人-车交互系统中的神经人因学因素第19-21页
    1.2.3 神经人因学的应用概况第21-23页
  1.3 脑电信号及其研究方法第23-38页
    1.3.1 脑电信号概述第23-32页
    1.3.2 事件相关电位概述第32-36页
    1.3.3 本文采用的脑电信号研究方法第36-38页
  1.4 本文研究内容第38-39页
    1.4.1 研究工作第38-39页
    1.4.2 研究路线第39页
  1.5 本文的结构纲要第39-41页
参考文献第41-44页
第2章 基于视觉诱发ERP的轿车外观色彩认知分析第44-73页
  2.1 汽车的交通事故率和汽车的色彩第44-47页
  2.2 色彩及其心理效应第47-51页
    2.2.1 色彩基础概述第47-49页
    2.2.2 色彩的心理效应第49-51页
  2.3 实验方案第51-54页
    2.3.1 被试者第51页
    2.3.2 刺激信号第51-52页
    2.3.3 刺激的呈现第52-53页
    2.3.4 任务和步骤第53页
    2.3.5 脑电信号的采集第53页
    2.3.6 脑电信号的分析第53-54页
  2.4 EEG的处理和ERP的提取第54-61页
    2.4.1 独立分量分析方法第54-56页
    2.4.2 FastICA算法第56-58页
    2.4.3 基线校正第58-59页
    2.4.4 相干均值叠加第59-61页
  2.5 研究结果第61-69页
    2.5.1 行为结果第61-62页
    2.5.2 ERP结果第62-63页
    2.5.3 脑电地形图第63-69页
  2.6 结果分析第69-70页
  2.7 本章小结第70-71页
参考文献第71-73页
第3章 轿车内室仪表盘提示符号设计与驾驶员脑认知机制的研究第73-91页
  3.1 汽车内室仪表显示第73-77页
    3.1.1 仪表的显示方式及分类第73-74页
    3.1.2 汽车仪表盘第74-75页
    3.1.3 仪表提示符号第75-77页
  3.2 注意线索与视觉工作记忆第77-81页
    3.2.1 注意线索提示效应第77-78页
    3.2.2 视觉工作记忆第78-81页
  3.3 实验方案第81-83页
    3.3.1 被试者第81页
    3.3.2 刺激信号第81页
    3.3.3 刺激的呈现第81-82页
    3.3.4 任务和步骤第82-83页
    3.3.5 实验设备第83页
    3.3.6 脑电信号的采集第83页
  3.4 EEG的处理和ERP的提取第83-84页
  3.5 研究结果及分析第84-88页
    3.5.1 行为结果第84-85页
    3.5.2 ERP结果第85-87页
    3.5.3 结果分析第87-88页
  3.6 本章小结第88-89页
参考文献第89-91页
第4章 酒精对驾驶员大脑认知活动的影响第91-109页
  4.1 引言第91-92页
  4.2 酒精对人体的影响第92-96页
    4.2.1 酒精对人体机能的影响第92-93页
    4.2.2 酒精对人生理参数的影响第93-94页
    4.2.3 酒精对人脑电信号的影响第94-96页
  4.3 实验方案第96-99页
    4.3.1 被试者第96页
    4.3.2 刺激信号第96页
    4.3.3 刺激的呈现第96-97页
    4.3.4 任务和步骤第97页
    4.3.5 实验设备第97-98页
    4.3.6 脑电信号的采集第98-99页
  4.4 EEG的处理和ERP的提取第99-100页
  4.5 研究结果及分析第100-105页
    4.5.1 行为结果第100-101页
    4.5.2 ERP结果第101-103页
    4.5.3 结果分析第103-105页
  4.6 本章小结第105-106页
参考文献第106-109页
第5章 出租车司机驾驶疲劳脑电信号特征提取第109-131页
  5.1 驾驶疲劳的研究现状第109-114页
    5.1.1 驾驶疲劳及其产生原因第109-110页
    5.1.2 驾驶疲劳检测技术第110-112页
    5.1.3 驾驶疲劳脑电信号的研究现状第112-114页
  5.2 实验方法第114-115页
    5.2.1 被试者第114页
    5.2.2 任务和步骤第114页
    5.2.3 脑电信号的采集第114-115页
    5.2.4 脑电信号的分析第115页
  5.3 脑电信号的分析处理第115-120页
    5.3.1 脑电信号的噪声分析第115-116页
    5.3.2 应用快速傅里叶变换方法去除噪声第116-117页
    5.3.3 应用小波变换方法去除噪声第117-120页
  5.4 小波熵算法在脑电信号特征提取中的应用第120-124页
    5.4.1 小波熵算法第120-121页
    5.4.2 研究结果第121-124页
  5.5 混沌关联维数在脑电信号特征提取中的应用第124-126页
    5.5.1 混沌关联维数的算法第124-126页
    5.5.2 研究结果第126页
  5.6 结果分析第126-127页
  5.7 本章小结第127-129页
参考文献第129-131页
第6章 结论第131-134页
  6.1 研究成果第131-132页
  6.2 本文的创新点第132-133页
  6.3 工作展望第133-134页
致谢第134-135页
附录A 作者简介第135-136页
附录B 攻读博士学位期间发表的论文第136-138页
附录C 攻读博士期间参与的科研项目第138页

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