腦電信號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)知識概述
      1.2.1 腦電信號的知識概述
      1.2.2 腦機(jī)接口與腦器交互概述
      1.2.3 腦機(jī)接口信號采集方式
      1.2.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
   1.3 本書內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排
   參考文獻(xiàn)
第2章 腦電信號采集及預(yù)處理
   2.1 引言
   2.2 腦電信號采集的相關(guān)基礎(chǔ)知識
      2.2.1 腦電信號的分類與來源
      2.2.2 國際10–20電排布系統(tǒng)
      2.2.3 腦電信號處理的一般步驟
   2.3 腦電信號預(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 腦電信號熵征
   3.9 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)
第4章 腦電信號征量分類理論與方法
   4.1 引言
      4.1.1 機(jī)器學(xué)簡介
      4.1.2 監(jiān)督學(xué)發(fā)展過程
   4.2 k近鄰算法
      4.2.1 k近鄰算法簡介
      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上的分類
      4.2.7 k近鄰算法在腦電信號處理中的應(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上的分類
      4.3.6 線性判別分析在腦電信號處理中的應(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)在腦電信號上的分類
      4.4.7 支持向量機(jī)在腦電信號處理中的應(yīng)用
   4.5 樸素貝葉斯算法
      4.5.1 樸素貝葉斯算法簡介
      4.5.2 樸素貝葉斯算法在腦電信號上的分類
      4.5.3 樸素貝葉斯算法在腦電信號處理中的應(yīng)用
   4.6 深度學(xué)
      4.6.1 深度學(xué)簡介
      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)在腦電信號上的分類
      4.6.5 卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在腦電信號處理中的應(yīng)用
   4.7 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)
第5章 腦電信號分析處理及腦機(jī)接口技術(shù)的醫(yī)學(xué)應(yīng)用
   5.1 引言
   5.2 癲癇檢測研究背景及意義
   5.3 癲癇檢測研究概況
   5.4 癲癇腦電信號征提取
   5.5 癲癇檢測分類器設(shè)計(jì)
   5.6 實(shí)際數(shù)據(jù)測試及分析
   5.7 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)
第6章 腦電信號分析處理及腦機(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 注力的檢測方法
      7.1.3 注力腦電信號的處理
      7.1.4 注力訓(xùn)練的應(yīng)用與腦電注力檢測
   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 情緒腦電信號的判斷與識別
   8.1 引言
   8.2 情緒識別的研究方法
      8.2.1 腦電信號的采集與情緒識別常用公共數(shù)據(jù)集簡介
      8.2.2 基于腦電信號的情緒識別具體實(shí)現(xiàn)
   8.3 小結(jié)
   參考文獻(xiàn)