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触觉通道脑机操控技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第8-9页 | | ABSTRACT | 第9页 | | 第一章 绪论 | 第11-21页 | | 1.1 研究背景 | 第11页 | | 1.2 脑机接口基本原理 | 第11-12页 | | 1.3 常用脑机接口范式的分类与发展 | 第12-18页 | | 1.3.1 脑机接口范式分类 | 第13-14页 | | 1.3.2 典型的BCI控制系统 | 第14-17页 | | 1.3.3 视觉独立的脑机接口范式 | 第17-18页 | | 1.4 基于脑电信号的觉醒状态判别方法 | 第18-19页 | | 1.5 全文结构概述 | 第19-21页 | | 第二章 触觉P300范式机器人控制 | 第21-31页 | | 2.1 引言 | 第21页 | | 2.2 触觉P300控制系统软硬件设计 | 第21-26页 | | 2.2.1 控制范式设计 | 第21-23页 | | 2.2.2 触觉P300诱发装置 | 第23页 | | 2.2.3 被试及数据采集 | 第23-24页 | | 2.2.4 信号处理方法 | 第24-26页 | | 2.3 实验范式与结果分析 | 第26-29页 | | 2.3.1 离线训练实验范式 | 第26页 | | 2.3.2 在线训练实验范式 | 第26-27页 | | 2.3.3 机器人手臂控制实验范式 | 第27页 | | 2.3.4 BCI范式训练实验结果及分析 | 第27-28页 | | 2.3.5 在线控制实验结果及分析 | 第28-29页 | | 2.4 小结 | 第29-31页 | | 第三章 触觉P300与运动想象混合范式及机器人控制 | 第31-49页 | | 3.1 引言 | 第31-32页 | | 3.2 混合范式设计 | 第32页 | | 3.3 混合范式实验设计 | 第32-35页 | | 3.3.1 被试及硬件设备选择 | 第33-34页 | | 3.3.2 训练实验 | 第34-35页 | | 3.3.3 在线测试实验 | 第35页 | | 3.4 数据处理 | 第35-38页 | | 3.5 混合范式实验结果与分析 | 第38-40页 | | 3.5.1 训练实验 | 第38-39页 | | 3.5.2 在线测试实验 | 第39-40页 | | 3.6 基于混合范式的机器人手臂控制系统框架 | 第40-42页 | | 3.6.1 控制系统设计 | 第40-41页 | | 3.6.2 被试及软硬件设备 | 第41-42页 | | 3.6.3 系统评价标准 | 第42页 | | 3.7 基于混合范式的机器人手臂控制系统应用 | 第42-47页 | | 3.7.1 控制实验范式 | 第42-44页 | | 3.7.2 在线控制实验结果 | 第44-45页 | | 3.7.3 实验结果的对比与讨论 | 第45-47页 | | 3.8 小结 | 第47-49页 | | 第四章 基于脑电信息的觉醒状态判别 | 第49-57页 | | 4.1 引言 | 第49页 | | 4.2 实验设计、数据采集与处理 | 第49-53页 | | 4.2.1 认知实验设计 | 第50页 | | 4.2.2 被试与数据采集 | 第50页 | | 4.2.3 EEG信号处理与特征提取 | 第50-53页 | | 4.3 实验结果分析与讨论 | 第53-55页 | | 4.3.1 TES的有效性 | 第53-55页 | | 4.3.2 TES状态与正常态的相似性 | 第55页 | | 4.4 小结 | 第55-57页 | | 第五章 总结与展望 | 第57-60页 | | 5.1 全文工作总结 | 第57-58页 | | 5.2 未来工作展望 | 第58-60页 | | 致谢 | 第60-61页 | | 参考文献 | 第61-66页 | | 作者在学期间取得的学术成果 | 第66页 |
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论文编号BS4655858，这篇论文共66页
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