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第一章绪论
1.1引言
1.2脑机接口的定义、特征及分类
1.3脑机接口技术的发展
1.4本文研究目的及研究内容
第二章BCI系统中的脑电信号分析
2.1大脑的生物电现象
2.2 BCI系统中的控制信号
2.3脑电信号分析技术现状及发展
2.4本章小结
第三章基于时频分析的自发EEG特征提取方法研究
3.1引言
3.2基于小波包分解系数和子空间能量的特征提取
3.3基于经验模态分解和希尔波特变换的特征提取
3.4 BCI 2005 Data Set Ⅲb分析结果
3.5本章小结
第四章自发EEG的特征选择和分类方法研究
4.1特征选择概述
4.2基于遗传算法的特征选择
4.3基于基因优化的特征选择
4.4 BCI 2005 Data Set Ⅲb特征选择结果
4.5 EEG特征分类概述
4.6基于有监督学习的PNN分类算法
4.7基于GO优化支持向量机参数的分类算法
4.8 BCI 2005 Data Set Ⅲb分类结果
4.9本章小结
第五章基于自发EEG的脑机接口系统设计、实验及数据分析
5.1脑-机接口系统的组成
5.2脑机接口系统中的关键技术
5.3基于自发EEG控制机器人运动的脑-机接口系统设计
5.4基于运动想象的自发EEG实验系统
5.5特征提取算法处理结果与分析
5.6特征选择算法处理结果与分析
5.7特征分类处理结果与分析
5.8本章小结
第六章总结与展望
6.1工作总结
6.2研究展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间发表、录用和完成的学术论文及申请专利