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实用化多模态脑-机接口中若干关键技术的研究

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实用化多模态脑-机接口中若干关键技术的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第12-30页
    1.1 脑-机接口的定义与结构第12-17页
        1.1.1 脑活动的记录方式第13-15页
        1.1.2 BCI的信号处理技术第15-16页
        1.1.3 BCI的控制与反馈模块第16-17页
    1.2 基于EEG的脑-机接口第17-23页
        1.2.1 EEG的采集方法第17-18页
        1.2.2 EEG信号的分类第18-19页
        1.2.3 EEG-BCI系统优缺点对比第19-22页
        1.2.4 混合模式BCI系统第22-23页
    1.3 BCI的发展历程和研究现状第23-27页
        1.3.1 BCI发展的历史性事件第23-24页
        1.3.2 植入式BCI的研究历程第24-25页
        1.3.3 非植入BCI的研究现状第25-26页
        1.3.4 我国BCI技术的研究现状第26-27页
    1.4 BCI系统性能评价标准第27-28页
    1.5 BCI研究待解决的问题第28-29页
    1.6 主要内容及章节安排第29-30页
第二章 运动想象脑-机接口研究基础第30-54页
    2.1 MI-BCI理论研究基础第30-35页
        2.1.1 脑功能分区和神经生理学基础第30-32页
        2.1.2 MI-BCI的 ERD/ERS现象第32-33页
        2.1.3 EEG的源定位和空间模型第33-35页
    2.2 MI-BCI的信号处理方法第35-44页
        2.2.1 脑电信号的预处理第35-39页
        2.2.2 MI-BCI的特征提取方法第39-42页
        2.2.3 MI-BCI的分类算法第42-44页
    2.3 MI-BCI的数据集第44-47页
        2.3.1 国际标准数据集第44-45页
        2.3.2 自主采集数据集第45-47页
    2.4 MI-BCI的数据分析第47-51页
        2.4.1 信号处理方法选取对识别结果的影响第47-51页
        2.4.2 MI-BCI领域的研究重点第51页
    2.5 BCI的研究平台综述第51-53页
    2.6 章节小结第53-54页
第三章 时-频-空联合优化的CSP算法在三分类MI-BCI中的应用第54-100页
    3.1 CSP算法的相关基础第54-65页
        3.1.1 CSP算法的研究现状和研究要点第54-56页
        3.1.2 基于频带优化的CSP算法演变进程第56-58页
        3.1.3 BCILAB平台中的CSP算法第58-64页
        3.1.4 研究方法和工作路线第64-65页
    3.2 时-频-空联合优化策略第61-76页
        3.2.1 导联优化策略第65-69页
        3.2.2 频带优化策略第69-76页
    3.3 三分类CSP算法的相关策略第76-82页
        3.3.1 二分类算法第76-77页
        3.3.2 三分类策略第77-82页
    3.4 三分类CSP算法的结果对比第82-93页
        3.4.1 BCILAB平台分类算法比较第82-84页
        3.4.2 最佳滤波频带与分类目标之间的联系第84-87页
        3.4.3 时-频-空联合优化的三分类MI-BCI算法第87-93页
    3.5 不同CSP算法的稳定性测试第93-99页
        3.5.1 对比算法描述第93-94页
        3.5.2 组间测试结果对比第94-99页
    3.6 章节小结第99-100页
第四章 改进的信息极大ICA算法在三分类MI-BCI中的应用第100-132页
    4.1 ICA算法的相关基础第101-113页
        4.1.1 ICA基础理论和研究要点第101-102页
        4.1.2 ICA算法计算步骤及对比算法描述第102-110页
        4.1.3 ICA算法在MI-BCI领域的研究现状第110-111页
        4.1.4 改进的信息极大ICA算法第111-112页
        4.1.5 重点研究内容及工作路线第112-113页
    4.2 MI-BCI的 ICA滤波器设计第113-117页
        4.2.1 MRICs检测滤波器的自动选取第113-115页
        4.2.2 MRICs检测和运动想象分类第115页
        4.2.3 ICA滤波器设计及性能测试第115-116页
        4.2.4 导联优化策略第116-117页
    4.3 不同ICA算法性能比较第117-127页
        4.3.1 对比算法描述第118页
        4.3.2 不同算法自测试对比第118-121页
        4.3.3 组间测试结果对比第121-126页
        4.3.4 ICA算法的缺点及改进措施第126-127页
    4.4 ICA和 CSP算法性能综合对比第127-131页
        4.4.1 交叉测试算法说明及实验第127-130页
        4.4.2 CSP和 ICA算法性能分析第130-131页
    4.5 章节小结第131-132页
第五章 MI-BCI数据库系统建立和在线系统开发第132-145页
    5.1 MI-BCI数据库系统建立第132-138页
        5.1.1 MI-EEG数据文件说明第132-133页
        5.1.2 不同算法的稳态性测试第133-138页
    5.2 在线MI-BCI系统设计与实现第138-144页
        5.2.1 MI-BCI在线系统的硬件平台框架第138-139页
        5.2.2 同步MI-BCI系统在Matlab平台上编程实现第139-140页
        5.2.3 同步ICA-MI-BCI系统在Vc++平台下设计与实现第140-142页
        5.2.4 基于EEG+EOG混合模式的异步MI-BCI系统设计与实现第142-144页
    5.3 章节小结第144-145页
第六章 由同步向异步跨越的SSVEP-BCI在线系统设计与实现第145-177页
    6.1 引言第145-147页
        6.1.1 混合BCI系统研究现状第145-146页
        6.1.2 混合BCI系统的目标及类型第146-147页
    6.2 方法第147-158页
        6.2.1 系统框架和多模态混合策略第147-148页
        6.2.2 视觉刺激器的设计第148-150页
        6.2.3 脑电信号的采集第150-151页
        6.2.4 软硬件实验环境搭建第151页
        6.2.5 同步BCI系统实验范式的设计第151-152页
        6.2.6 异步BCI系统实验范式的设计第152-156页
        6.2.7 诱发脑电信号的识别算法第156-158页
    6.3 实验结果第158-166页
        6.3.1 同步范式BCI系统的实验结果第158-159页
        6.3.2 窗口时间改变对识别率的影响第159-161页
        6.3.3 设定合适的异步BCI滑动窗口长度第161-163页
        6.3.4 异步BCI系统性能展示第163-166页
    6.4 讨论第166-172页
        6.4.1 刺激材质选取对识别结果的影响第166-168页
        6.4.2 识别算法比较第168-172页
        6.4.3 系统的不足之处第172页
    6.5 结论第172-173页
    6.6 与SSVEP相关的其他研究第173-176页
        6.6.1 基于SSVEP的字符输入系统设计与实现第173-174页
        6.6.2 实用化BCI系统的脑电采集电路设计第174-176页
    6.7 章节小结第176-177页
第七章 总结与展望第177-179页
    7.1 总结第177页
    7.2 展望第177-179页
参考文献第179-188页
攻读学位期间取得的成果第188-189页
致谢第189页

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