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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于脑电信号的运动想象分类研究
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基于脑电信号的运动想象分类研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 本文的研究背景及意义…第9-10页
    1.2 脑机接口的概念…第10-11页
    1.3 研究现状第11-12页
        1.3.1 国外研究状状第11-12页
        1.3.2 国内研究现状第12页
    1.4 论文的主要结构第12-14页
第二章 运动想象脑电信号和的相关知识第14-21页
    2.1 脑电信号的产生及特点第14-17页
        2.1.1 脑电信号产生的神经肌理第14-15页
        2.1.2 脑电信号的特点…第15-17页
    2.2 运动想象脑电信号产生的生理基础第17-21页
        2.2.1 人脑的结构和功能第17-19页
        2.2.2 运动想象脑电信号的特点第19-21页
第三章 脑电信号的采集第21-26页
    3.1 数据采集目的第21页
    3.2 数据采集平台第21-23页
    3.3 实验素材第23页
    3.4 实验对象和环境第23-24页
    3.5 数据采集流程第24-26页
第四章 脑电信号的特征提取第26-40页
    4.1 脑电信号的预处理第26-27页
        4.1.1 脑电信号的处理流程第26-27页
        4.1.2 脑电信号的预处理第27页
    4.2 频带能量特征提取第27-29页
        4.2.1 频带能量特征提取原理第27-29页
        4.2.2 实验结果与分析第29页
    4.3 共同空间模式特征提取第29-33页
        4.3.1 共同空间模式特征提取原理第29-31页
        4.3.2 实验结果与分析第31-33页
    4.4 脑电信号的其他特征提取方法…第33-39页
        4.4.1 双树复小波第33-37页
        4.4.2 近似熵第37页
        4.4.3 两种分析方法比较第37-39页
    4.5 本章小结…第39-40页
第五章 脑电信号的模式识别第40-49页
    5.1 模式识别的主要方法第40-41页
        5.1.1 无监督学习第40-41页
        5.1.2 有监督学习第41页
    5.2 支持向量机分类器第41-48页
        5.2.1 线性支持向量机第42-44页
        5.2.2 非线性支持向量机第44-46页
        5.2.3 惩罚因子和核参数的寻优第46-48页
    5.3 本章小结…第48-49页
第六章 总结与展望第49-50页
参考文献第50-54页
附录1 攻读硕士学位期间发表的小论文第54-55页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第55-56页
致谢第56页

 
 
论文编号BS4157480,这篇论文共56
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