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高性能视觉ERP脑机接口若干问题研究

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高性能视觉ERP脑机接口若干问题研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-16页
主要缩略词表第16-17页
主要符号表第17-18页
1 绪论第18-34页
  1.1 研究背景与意义第18-21页
    1.1.1 脑机接口的起源与发展第18-19页
    1.1.2 脑机接口信号的测量第19页
    1.1.3 脑机接口研究的主要分支第19-20页
    1.1.4 ERP脑机接口第20-21页
    1.1.5 本文研究的目的与意义第21页
  1.2 国内外相关工作研究进展第21-32页
    1.2.1 关于ERP脑机接口性能改善问题的研究第21-30页
    1.2.2 关于ERP脑机接口周期性干扰问题的研究第30-31页
    1.2.3 关于脑机接口异步控制问题的研究第31-32页
  1.3 本文主要研究思路与主要研究工作第32-34页
2 ERP脑机接口研究的基本理论与方法第34-50页
  2.1 引言第34页
  2.2 神经生理与脑认知基础第34-36页
    2.2.1 头皮脑电信号第34-35页
    2.2.2 事件相关电位第35-36页
  2.3 ERP脑机接口第36-41页
    2.3.1 Oddball范式第36-37页
    2.3.2 经典P300拼写器范式第37-39页
    2.3.3 ERP脑机接口的实现原理第39页
    2.3.4 经典P300拼写器范式存在的问题第39-40页
    2.3.5 相关术语及其定义第40-41页
  2.4 基本的信号处理与数据分析方法第41-46页
    2.4.1 噪声与干扰第41页
    2.4.2 叠加平均法第41-42页
    2.4.3 分类识别第42-44页
    2.4.4 性能评估第44-46页
  2.5 实验设施第46-49页
    2.5.1 脑电信号采集设备第47页
    2.5.2 BCI2000实验平台第47-49页
  2.6 开放数据集第49页
  2.7 本章小结第49-50页
3 多变几何图形刺激下的高性能ERP脑机接口第50-83页
  3.1 引言第50-51页
  3.2 一种基于多变几何图形刺激的脑机接口范式第51-53页
    3.2.1 基本描述第51-52页
    3.2.2 刺激编码第52-53页
  3.3 与经典范式的对比实验第53-57页
    3.3.1 被试第53-54页
    3.3.2 离线实验第54页
    3.3.3 在线实验第54-55页
    3.3.4 数据采集与处理第55-57页
  3.4 对脑机接口性能的改善第57-64页
    3.4.1 离线性能分析第57-60页
    3.4.2 在线性能分析第60-63页
    3.4.3 讨论第63-64页
  3.5 对ERP成分的影响第64-79页
    3.5.1 ERP波形分析第64-69页
    3.5.2 各ERP成分的头皮分布第69页
    3.5.3 统计分析结果第69-77页
    3.5.4 讨论第77-79页
  3.6 对缩减电极数量的效用第79-82页
    3.6.1 缩减电极数量对脑机接口研究的意义第79页
    3.6.2 少电极下的脑机接口性能分析第79-82页
  3.7 本章小结第82-83页
4 ERP脑机接口中的周期性干扰与SOA扰动线谱研究第83-118页
  4.1 引言第83-84页
  4.2 周期性干扰理论模型的建立与分析第84-92页
    4.2.1 模型假设条件第84页
    4.2.2 ERP分离模型的建立第84-88页
    4.2.3 模型的求解第88-92页
  4.3 对基于理论模型的干扰抑制方法的实验验证第92-99页
    4.3.1 实验数据描述第92页
    4.3.2 信号处理与分析方法第92页
    4.3.3 数据处理结果第92-98页
    4.3.4 讨论第98-99页
  4.4 基于准周期波动的异步控制研究第99-108页
    4.4.1 检测方法第99-102页
    4.4.2 模拟异步控制实验第102-103页
    4.4.3 数据分析结果第103-106页
    4.4.4 讨论第106-108页
  4.5 ERP脑机接口中的SOA扰动线谱第108-117页
    4.5.1 SOA扰动线谱理论分析第108-109页
    4.5.2 仿真信号分析第109-111页
    4.5.3 实测信号分析第111-116页
    4.5.4 讨论第116-117页
  4.6 本章小结第117-118页
5 ERP脑机接口的在线分类问题研究第118-141页
  5.1 引言第118页
  5.2 基于再生核希尔伯特空间投影算法的在线分类器第118-127页
    5.2.1 再生核希尔伯特空间下的分类器描述第118-120页
    5.2.2 基于集合理论估计的分类器在线学习第120-127页
    5.2.3 核函数稀疏化第127页
  5.3 APSM-LM算法第127-131页
    5.3.1 APSM-LM算法的提出第127-128页
    5.3.2 APSM-LM算法推导过程第128-131页
    5.3.3 APSM-LM算法的优势第131页
  5.4 实验数据分析第131-140页
    5.4.1 实验数据与研究目标第131页
    5.4.2 研究方法第131-132页
    5.4.3 算法处理结果第132-135页
    5.4.4 讨论第135-140页
  5.5 本章小结第140-141页
6 结论与展望第141-146页
  6.1 结论第141-144页
  6.2 创新点第144页
  6.3 展望第144-146页
参考文献第146-154页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第154-155页
致谢第155-156页
作者简介第156页

本篇论文共156页,点击这进入下载页面
 
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