腦電信號(hào)分析處理理論與腦機(jī)接口技術(shù)

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第1章 緒論
   1.1 腦科學(xué)概述
      1.1.1 大腦的結(jié)構(gòu)與功能
      1.1.2 腦疾病的診斷與
      1.1.3 類腦智能
   1.2 腦機(jī)接口相關(guān)知識(shí)概述
      1.2.1 腦電信號(hào)的知識(shí)概述
      1.2.2 腦機(jī)接口與腦器交互概述
      1.2.3 腦機(jī)接口信號(hào)采集方式
      1.2.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
   1.3 本書(shū)內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排
   參考文獻(xiàn)
第2章 腦電信號(hào)采集及預(yù)處理
   2.1 引言
   2.2 腦電信號(hào)采集的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
      2.2.1 腦電信號(hào)的分類與來(lái)源
      2.2.2 國(guó)際10–20電排布系統(tǒng)
      2.2.3 腦電信號(hào)處理的一般步驟
   2.3 腦電信號(hào)預(yù)處理的相關(guān)理論與方法
      2.3.1 主成分分析
      2.3.2 自適應(yīng)濾波
      2.3.3 獨(dú)立成分分析
      2.3.4 小波閾值去噪
      2.3.5 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
      2.3.6 其他預(yù)處理方法
   2.4 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)
第3章 腦電信號(hào)征提取理論與方法
   3.1 引言
   3.2 功率譜密度
   3.3 自回歸分析
   3.4 小波變換
   3.5 小波變換
   3.6 快速傅里葉變換
   3.7 共空間模式
   3.8 腦電信號(hào)熵征
   3.9 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)
第4章 腦電信號(hào)征量分類理論與方法
   4.1 引言
      4.1.1 機(jī)器學(xué)簡(jiǎn)介
      4.1.2 監(jiān)督學(xué)發(fā)展過(guò)程
   4.2 k近鄰算法
      4.2.1 k近鄰算法簡(jiǎn)介
      4.2.2 距離度量
      4.2.3 k值的選取
      4.2.4 k近鄰算法實(shí)現(xiàn)步驟
      4.2.5 k近鄰算法的缺點(diǎn)
      4.2.6 k近鄰算法在腦電信號(hào)上的分類
      4.2.7 k近鄰算法在腦電信號(hào)處理中的應(yīng)用
   4.3 線性判別分析算法
      4.3.1 線性判別分析算法簡(jiǎn)介
      4.3.2 二分類線性判別分析原理
      4.3.3 線性判別分析降維算法流程
      4.3.4 線性判別分析算法的缺點(diǎn)
      4.3.5 線性判別分析在腦電信號(hào)上的分類
      4.3.6 線性判別分析在腦電信號(hào)處理中的應(yīng)用
   4.4 支持向量機(jī)
      4.4.1 支持向量機(jī)簡(jiǎn)介
      4.4.2 分類平面
      4.4.3 線性支持向量機(jī)
      4.4.4 非線性支持向量機(jī)與核函數(shù)
      4.4.5 支持向量機(jī)的缺點(diǎn)
      4.4.6 支持向量機(jī)在腦電信號(hào)上的分類
      4.4.7 支持向量機(jī)在腦電信號(hào)處理中的應(yīng)用
   4.5 樸素貝葉斯算法
      4.5.1 樸素貝葉斯算法簡(jiǎn)介
      4.5.2 樸素貝葉斯算法在腦電信號(hào)上的分類
      4.5.3 樸素貝葉斯算法在腦電信號(hào)處理中的應(yīng)用
   4.6 深度學(xué)
      4.6.1 深度學(xué)簡(jiǎn)介
      4.6.2 人工經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
      4.6.3 卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
      4.6.4 卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在腦電信號(hào)上的分類
      4.6.5 卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在腦電信號(hào)處理中的應(yīng)用
   4.7 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)
第5章 腦電信號(hào)分析處理及腦機(jī)接口技術(shù)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用
   5.1 引言
   5.2 癲癇檢測(cè)研究背景及意義
   5.3 癲癇檢測(cè)研究概況
   5.4 癲癇腦電信號(hào)征提取
   5.5 癲癇檢測(cè)分類器設(shè)計(jì)
   5.6 實(shí)際數(shù)據(jù)測(cè)試及分析
   5.7 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)
第6章 腦電信號(hào)分析處理及腦機(jī)接口技術(shù)的運(yùn)動(dòng)想象應(yīng)用
   6.1 研究背景及意義
   6.2 運(yùn)動(dòng)想象研究現(xiàn)狀
   6.3 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)及其征
   6.4 實(shí)驗(yàn)范式設(shè)計(jì)
   6.5 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的處理方法
      6.5.1 預(yù)處理
      6.5.2 征提取
      6.5.3 征分類
   6.6 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)
第7章 大腦注力的訓(xùn)練與腦控驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的應(yīng)用
   7.1 大腦注力的訓(xùn)練
      7.1.1 注力的訓(xùn)練方法
      7.1.2 注力的檢測(cè)方法
      7.1.3 注力腦電信號(hào)的處理
      7.1.4 注力訓(xùn)練的應(yīng)用與腦電注力檢測(cè)
   7.2 腦控驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的應(yīng)用
      7.2.1 引言
      7.2.2 腦控輪椅的組成
      7.2.3 腦控輪椅系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
   7.3 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)
第8章 情緒腦電信號(hào)的判斷與識(shí)別
   8.1 引言
   8.2 情緒識(shí)別的研究方法
      8.2.1 腦電信號(hào)的采集與情緒識(shí)別常用公共數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介
      8.2.2 基于腦電信號(hào)的情緒識(shí)別具體實(shí)現(xiàn)
   8.3 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)