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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于脑电微状态分析方法的运动想象脑电研究
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基于脑电微状态分析方法的运动想象脑电研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 引言第9页
    1.2 脑-机接口研究背景及意义第9-12页
        1.2.1 脑-机接口概述第9-10页
        1.2.2 脑-机接口分类第10-11页
        1.2.3 脑-机接口的研究意义第11-12页
    1.3 国内外研究的现状及面临的问题第12-14页
    1.4 本文的研究内容和安排第14-15页
第2章 脑电信号及常用分析方法第15-21页
    2.1 脑电信号的产生第15-16页
        2.1.1 人脑结构及生理功能分区第15-16页
        2.1.2 脑电信号的产生第16页
    2.2 脑电信号的特点第16-18页
    2.3 常用的脑电特分析方法第18-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第3章 实验数据预处理第21-31页
    3.1 实验数据采集过程第21-23页
    3.2 脑电信号中的噪声第23-25页
    3.3 独立分量分析(ICA)去除脑电信号中的噪声第25-30页
        3.3.1 独立分量分析方法简介第25-26页
        3.3.2 独立分量分析结果及去噪第26-30页
    3.4 本章小结第30-31页
第4章 运动想象脑电信号的微状态分析第31-45页
    4.1 脑电微状态简介第32-34页
    4.2 运动想象脑电的微状态分析第34-37页
        4.2.1 从运动想象脑电信号获取原始电势分布地形图第34-35页
        4.2.2 对原始地形图进行聚类分析第35-36页
        4.2.3 将四种微状态匹配到每个被试者每种运动想象的脑电信号第36-37页
        4.2.4 左右手运动想象脑电的微状态时间序列参数第37页
    4.3 结果与分析第37-44页
        4.3.1 四种微状态之间的空间相关性第37页
        4.3.2 微状态时间序列参数的统计分析第37-39页
        4.3.3 微状态时间序列参数的差异分析第39-44页
    4.4 本章小结第44-45页
第5章 结合脑电微状态和HMM的脑电分类第45-60页
    5.1 隐马尔科夫模型理论基础第45-53页
        5.1.1 马尔科夫过程第45-46页
        5.1.2 隐马尔可夫模型第46-48页
        5.1.3 HMM三个基本问题及解决方法第48-53页
    5.2 运用HMM实现运动想象脑电分类第53-56页
        5.2.1 HMM训练过程第53-55页
        5.2.2 数据识别分类阶段第55-56页
    5.3 分类结果及分析第56-59页
    5.4 本章小结第59-60页
总结与展望第60-62页
参考文献第62-66页
致谢第66页

 
 
论文编号BS3165868,这篇论文共66
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