P300脑电信号的特征提取与分类研究

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 脑机接口概述

1.2.1 脑机接口系统的组成

1.2.2 脑机接口系统的分类

1.2.3 脑机接口系统的应用场景

1.3 国内外研究现状及存在的问题

1.4 P300脑电信号的分析方法

1.5 本文的主要内容及组织结构

第2章 脑电信号

2.1 脑电信号概述

2.1.1 大脑的基本结构和功能

2.1.2 脑电信号的产生机制

2.1.3 脑电信号的采集

2.1.4 脑电信号的特点

2.2 事件相关电位与P300电位

2.2.1 事件相关电位

2.2.2 P300电位

2.3 P300脑电信号的数据获取

2.4 本章小结

第3章 P300脑电信号的预处理

3.1 常用的EEG信号消噪方法

3.1.1 小波阈值去噪

3.1.2 盲源分离

3.1.3 自适应滤波

3.2 基于EMD和频谱分析的P300脑电信号消噪方法

3.2.1 经验模态分解

3.2.2 频谱分析

3.2.3 基于EMD和频谱分析的P300脑电信号消噪

3.3 实验结果与分析

3.4 本章小结

第4章 P300脑电信号的特征提取

4.1 基于小波变换的特征提取

4.2 基于小波包分解的特征提取

4.3 实验结果分析

4.4 本章小结

第5章 P300脑电信号的分类

5.1 支持向量机

5.1.1 线性支持向量机

5.1.2 非线性支持向量机

5.2 线性判别分析

5.3 卷积神经网络

5.3.1 传统的卷积神经网络

5.3.2 常用的防止过拟合的方法

5.3.3 改进的卷积神经网络

5.3.4 评价标准

5.4 实验结果分析

5.4.1 实验重复次数对分类结果的影响

5.4.2 Dropout和BN操作的作用

5.4.3 P300脑电信号分类结果

5.5 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 本文工作总结

6.2 研究展望

致 谢

参考文献

附录