多模态脑电模式识别方法及其应用
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多模态脑电模式识别方法及其应用
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-8页
主要符号对照表
第13-14页
第一章 绪论
第14-37页
1.1 研究课题产生的背景及意义
第14-15页
1.2 脑电信号研究基础
第15-20页
1.2.1 脑电信号的采集和分类
第16-19页
1.2.1.1 脑电信号的采集
第16页
1.2.1.2 脑电信号的分类
第16-19页
1.2.2 脑电信号主要成分
第19-20页
1.3 脑-机接口技术基础及应用
第20-23页
1.3.1 脑-机接口的定义
第20-22页
1.3.2 脑-机接口的发展及典型应用
第22-23页
1.4 脑-机接口在康复训练中的应用
第23-35页
1.4.1 引言
第24-27页
1.4.1.1 中风类型分类
第24页
1.4.1.2 脑中风对患者的影响
第24-25页
1.4.1.3 脑神经重塑
第25-26页
1.4.1.4 中风诊断和评估方法
第26页
1.4.1.5 传统中风康复疗法
第26-27页
1.4.2 脑-机接口康复训练的发展及其现状
第27-34页
1.4.2.1 脑-机接口康复训练的发展
第28-30页
1.4.2.2 脑-机接口康复训练的现状
第30-32页
1.4.2.3 脑-机接口康复训练的研究内容
第32-34页
1.4.3 脑-机接口康复训练存在的问题
第34-35页
1.5 本文章节安排和研究内容
第35-37页
第二章 EEG信号处理算法
第37-51页
2.1 EEG信号算法流程
第37页
2.2 EEG信号预处理
第37-41页
2.2.1 时序独立成分分析
第38-41页
2.3 EEG信号特征提取
第41-42页
2.3.1 公共空间模式(CSP)
第41-42页
2.4 EEG信号分类
第42-46页
2.4.1 支持向量机(SVM)
第42-46页
2.5 EEG模式分类方法比较
第46-50页
2.5.1 tICA分离性能
第48-50页
2.5.2 SVM分类结果
第50页
2.6 本章小结
第50-51页
第三章 基于张量分解的EEG信号特征提取
第51-79页
3.1 张量概述
第51-55页
3.1.1 引言
第51页
3.1.2 张量代数
第51-53页
3.1.3 张量分解
第53-55页
3.2 高阶典型相关分析
第55-61页
3.2.1 引言
第55-56页
3.2.2 模型推导
第56-58页
3.2.2.1 基于向量的典型相关分析算法
第56-57页
3.2.2.2 高阶典型相关分析算法
第57-58页
3.2.3 模型迭代优化
第58-59页
3.2.4 算法的变体
第59-61页
3.2.4.1 正则高阶典型相关分析算法
第59-60页
3.2.4.2 基于核方法的高阶典型相关分析算法
第60-61页
3.3 不相关多维最近特征线距离
第61-67页
3.3.1 引言
第61-62页
3.3.2 Tensor-to-Vector Projection,TTP
第62-63页
3.3.3 不相关多维最近特征线距离方法(UMNFLA)
第63-67页
3.4 数据分析结果与讨论
第67-78页
3.4.1 数据集
第69页
3.4.2 数据预处理
第69-70页
3.4.3 特征提取和分类方法
第70-71页
3.4.3.1 高阶典型相关分析
第70页
3.4.3.2 不相关多线性最近特征线距离
第70-71页
3.4.4 实验结果
第71-78页
3.4.4.1 数据集Ⅰ的实验结果
第71-73页
3.4.4.2 数据集Ⅱ的实验结果
第73-75页
3.4.4.3 数据集Ⅲ 的实验结果
第71-78页
3.5 本章小结
第78-79页
第四章 EEG空间频谱多模态特征提取
第79-91页
4.1 研究背景
第79-80页
4.2 公共空间频谱增强模型(CSSBP)
第80-85页
4.2.1 问题建模
第80-82页
4.2.1.1 空间导联选择
第80-81页
4.2.1.2 频率波段选择
第81-82页
4.2.1.3 导联频谱选择
第82页
4.2.2 模型优化
第82-84页
4.2.2.1 训练阶段
第82页
4.2.2.2 优化阶段
第82-84页
4.2.3 参数设置
第84-85页
4.2.4 复杂性
第85页
4.3 实验数据分析与结果
第85-90页
4.3.1 数据采集和预处理
第85页
4.3.2 特征提取和分类
第85页
4.3.3 数据集Ⅰ的实验结果
第85-88页
4.3.3.1 分类准确率
第86页
4.3.3.2 空间-频谱模式
第86-88页
4.3.4 数据集Ⅱ的实验结果
第88页
4.3.5 数据集Ⅲ的实验结果
第88-90页
4.3.5.1 准确率
第88-89页
4.3.5.2 运动想象模式变化
第89-90页
4.4 本章小结
第90-91页
第五章 基于脑-机接口的运动功能康复训练平台
第91-110页
5.1 康复平台整体框架
第91-98页
5.1.1 数据采集和处理模块
第91-93页
5.1.2 多模态神经反馈网络模块
第93-96页
5.1.3 数据存储模块
第96-97页
5.1.4 在线可视化模块
第97-98页
5.1.5 主动训练模块
第98页
5.2 康复训练流程
第98-100页
5.3 康复训练系统操作界面
第100-102页
5.4 参与患者信息及康复训练效果
第102-105页
5.5 损伤脑运动功能康复生理机制
第105-107页
5.6 康复系统存在问题
第107-109页
5.7 本章小结
第109-110页
第六章 总结与展望
第110-115页
6.1 本论文主要工作及创新点
第110-113页
6.2 对未来研究的展望
第113-115页
参考文献
第115-129页
致谢
第129-130页
攻读学位期间发表的学术论文目录
第130-132页
本篇论文共
132
页,
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