脑电信号的运动想象特征提取与识别算法研究



脑电信号的运动想象特征提取与识别算法研究

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脑电信号的运动想象特征提取与识别算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-22页
· BCI 技术概述	第10-15页
· BCI 的概念及研究意义	第10-11页
· BCI 系统基本组成	第11-13页
· BCI 的分类	第13-15页
· 国内外运动想象脑信号处理算法研究现状	第15-19页
· 预处理算法	第16页
· 特征提取算法	第16-18页
· 模式分类算法	第18-19页
· 本文研究内容	第19-22页
第二章基于改进的 GA 与 RC 最大化通道选择算法	第22-35页
· BCI 系统的通道选择方法	第22-23页
· 瑞利系数（RC）最大化与 CSP 方法	第23-27页
· CSP 特征提取方法	第23-25页
· RC 最大化特征提取方法	第25-27页
· GA-RC 通道选择算法	第27-30页
· EEG 通道选择方法的构建	第27-28页
· GA-RC 算法	第28-30页
· 基于序列前向与后向搜索通道选择算法	第30-31页
· 基于 SVM 通道选择方法	第31-33页
· 本章小结	第33-35页
第三章基于图的半监督模型的分类算法	第35-45页
· 基于 EEG 信号的半监督分类算法	第35-36页
· 图的半监督模型	第36-40页
· 基于图的半监督模型的 EEG 数据分类	第40-42页
· 基于支持向量机的分类算法	第42-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章实验结果	第45-59页
· 第三届 BCI 竞赛 IVA 的实验设计及数据采集	第45-46页
· 实验室实验设计及数据采集	第46-47页
· 运动想象脑电数据的预处理	第47-51页
· 信号 CAR 空间滤波	第48页
· 频段选择	第48-49页
· 预处理结果及分析	第49-51页
· 基于 GA-RC 通道选择算法实验结果及分析	第51-57页
· 基于 BCI 竞赛数据的结果及分析	第51-54页
· 基于实验室数据的结果及分析	第54-57页
· 基于图的半监督模型分类算法的结果及分析	第57页
· 本章小结	第57-59页
总结与展望	第59-61页
全文总结	第59页
展望	第59-61页
参考文献	第61-68页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第68-69页
致谢	第69-70页
附件	第70 页

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