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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

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