腦機(jī)接口信號(hào)采集與處理

1 腦機(jī)接口概述 001
1.1 腦機(jī)接口的研究意義 001
1.2 腦機(jī)接口系統(tǒng)的基本構(gòu)成 004
1.3 腦機(jī)接口的研究現(xiàn)狀和趨勢(shì) 009
1.3.1 腦機(jī)接口的研究現(xiàn)狀 010
1.3.2 腦機(jī)接口的發(fā)展趨勢(shì) 017
1.4 本書各章節(jié)內(nèi)容安排 020
參考文獻(xiàn) 020
2 腦電信號(hào)的神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ)和采集 035
2.1 概述 035
2.2 腦電信號(hào)的神經(jīng)科學(xué)基礎(chǔ) 035
2.2.1 腦電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理 035
2.2.2 腦電采集的位置及信號(hào)特點(diǎn) 037
2.2.3 腦電信號(hào)的分類 040
2.3 腦電信號(hào)的采集 042
2.3.1 腦電信號(hào)采集設(shè)備和技術(shù) 042
2.3.2 腦電信號(hào)的影響因素 052
2.3.3 常用的腦電信號(hào)分析工具箱 054
2.4 本章小結(jié) 067
參考文獻(xiàn) 068
3 腦電信號(hào)預(yù)處理與去偽跡 072
3.1 腦電信號(hào)偽跡種類及其來源 072
3.1.1 生理偽跡 072
3.1.2 非生理偽跡 074
3.2 腦電信號(hào)預(yù)處理基本過程 076
3.2.1 濾波 076
3.2.2 剔除壞段、壞道 078
3.2.3 基于ICA 的偽跡去除 079
3.2.4 重參考 084
3.2.5 基線校正 084
3.3 腦電信號(hào)的其他偽跡去除方法 085
3.3.1 典型關(guān)聯(lián)分析 085
3.3.2 盲源分離 086
3.3.3 小波變換法 087
3.3.4 回歸法 089
3.3.5 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 090
3.4 本章小結(jié) 091
參考文獻(xiàn) 092
4 腦電信號(hào)特征分析 095
4.1 腦電信號(hào)特征提取 095
4.1.1 時(shí)域特征提取法 096
4.1.2 頻域特征提取法 100
4.1.3 時(shí)頻域特征提取法 103
4.1.4 空域特征提取法 104
4.1.5 非線性特征提取法 107
4.1.6 黎曼幾何 117
4.2 腦電信號(hào)特征降維 123
4.2.1 主成分分析 123
4.2.2 最大相關(guān)最小冗余 125
4.2.3 遺傳算法 126
4.3 其他腦電信號(hào)特征分析方法 129
4.4 本章小結(jié) 130
參考文獻(xiàn) 131
5 腦電信號(hào)特征分類方法 135
5.1 基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的分類方法 136
5.1.1 線性判別分析算法 136
5.1.2 K 近鄰算法 139
5.1.3 支持向量機(jī)算法 140
5.1.4 樸素貝葉斯算法 145
5.1.5 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 146
5.1.6 集成學(xué)習(xí)算法 149
5.2 基于深度學(xué)習(xí)的分類方法 153
5.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 154
5.2.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 159
5.3 其他腦電信號(hào)特征分類方法 161
5.4 本章小結(jié) 161
參考文獻(xiàn) 162