关于“脑—计算机”中脑电信号分类的研究



关于“脑—计算机”中脑电信号分类的研究

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关于“脑—计算机”中脑电信号分类的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-15页
· 课题研究背景及意义	第8-10页
· “脑-计算机”简介	第8-9页
· “脑-计算机”的应用意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-14页
· 本文组织结构	第14-15页
第二章 “脑-计算机”系统的技术研究概述	第15-25页
· 脑电信号的产生方式	第15-19页
· 脑电信号	第15-16页
· “脑-计算机”系统中的各种脑电信号的产生方式	第16-19页
· “脑-计算机”的基本结构	第19-20页
· “脑-计算机”的结构框架	第19页
· “脑-计算机”的各模块功能	第19-20页
· “脑-计算机”系统的设计标准	第20页
· 脑电信号的特征提取和特征分类	第20-22页
· 脑电信号的特征提取	第21页
· 脑电信号的特征分类	第21-22页
· “脑-计算机”系统中分类器的设计	第22-24页
2.5.1 Fisher 分类器	第22-23页
· 神经网络分类器	第23-24页
· “脑-计算机”技术所存在的问题	第24-25页
第三章 LM 算法在神经网络脑电信号分类中的研究	第25-35页
3.1 神经网络及其训练算法 Levenberg-Marquardt 算法	第25-29页
· 神经网络的拓扑构造	第25-26页
· 前馈神经网络隐含层节点优选	第26-27页
3.1.3 Levenberg-Marquardt 训练算法	第27-29页
· 实验	第29-33页
· 数据来源	第29-30页
· 特征向量提取	第30-32页
· 实验结果	第32-33页
· 本章小结	第33-35页
第四章脑皮层信号 ECoG 在“脑-计算机”中的应用研究	第35-42页
4.1 ECoG 和 EEG 的比较	第35-37页
· 实验	第37-41页
· 实验数据来源	第37页
4.2.2 ECoG 信号的特征提取	第37-38页
· 共同空间特征法滤波	第38-40页
· 计算分类正确率的方法	第40页
· 实验结果	第40-41页
· 本章小结	第41-42页
第五章总结与展望	第42-44页
· 本文的主要研究成果	第42-43页
· 面临的挑战	第43页
· 未来工作展望	第43-44页
参考文献	第44-48页
附录 1 攻读硕士学位期发表学术论文情况	第48-49页
附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第49-50页
致谢	第50 页

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