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第1章 绪论1

1.1 脑机接口研究背景1

1.2 脑机接口发展概述1

1.2.1 发展史及定义1

1.2.2 研究意义5

1.3 脑机接口系统简介8

1.4 脑机接口研究方法9

1.4.1 根据脑电信号的采集方法进行分类10

1.4.2 根据生理电信号进行分类10

1.5 与驾驶行为有关的脑电研究现状12

1.5.1 研究的方法及意义12

1.5.2 研究中实验设计与分析13

1.6 本书研究内容15

第2章 基于运动想象的脑机接口研究基础17

2.1 脑电信号生理特点17

2.1.1 脑电产生机理17

2.1.2 脑电特点18

2.1.3 脑电分类19

2.1.4 脑电处理方法分析20

2.2 运动想象脑电信号20

2.2.1 大脑的结构及分区20

2.2.2 想象脑电的特点25

2.3 本章小结27

第3章 基于想象驾驶行为的脑电实验采集及预处理28

3.1 研究方案28

3.1.1 虚拟环境的设计29

3.1.2 实验设备介绍31

3.1.3 受试者的选取34

3.1.4 其他注意事项34

3.2 脑电的预处理35

3.2.1 脑电数据预处理35

3.2.2 基于脑电地形图驾驶脑电的分析36

3.2.3 相关电极C3、C4的EEG信号预处理后的结果39

3.3 本章小结42

第4章 驾驶脑电的特征分析研究43

4.1 脑电信号的特征分析方法43

4.1.1 概述43

4.1.2 DSP特征提取算法分析44

4.1.3 邻域空间模式算法（NSP）分析46

4.2 傅里叶变换与功率谱48

4.2.1 算法分析48

4.2.2 结果与分析50

4.3 公共空间模式CSP算法的特征提取55

4.3.1 CSP滤波55

4.3.2 降维处理57

4.4 CSP算法在频域、时域内的特征提取结果及比较分析60

4.4.1 频域特征提取结果60

4.4.2 时域特征提取结果63

4.5 本章小结65

第5章 驾驶脑电的分类方法研究67

5.1 概述67

5.2 线性判别分析67

5.3 小波变换69

5.3.1 小波变换理论69

5.3.2 短时傅里叶变换70

5.3.3 连续小波变换70

5.3.4 离散小波变换71

5.3.5 多分辨率分析72

5.3.6 Mallat快速算法72

5.4 BP神经网络分类器74

5.5 支持向量机SVM75

5.5.1 算法研究75

5.5.2 分类结果78

5.6 线性回归分类算法79

5.6.1 算法研究79

5.6.2 分类结果80

5.7 比较与讨论82

5.8 本章小结82

第6章 基于语音识别技术的BCI车辆辅助控制模型83

6.1 语音识别技术83

6.2 基于语音识别的BCI智能小车控制方案83

6.2.1 系统总体方案83

6.2.2 系统硬件设计与实现84

6.2.3 系统软件设计与实现87

6.3 其他语音识别控制接口介绍90

6.3.1 基于Google Speech语音识别的控制技术90

6.3.2 多姿态变换声控轮椅91

6.4 本章小结92

第7章 总结与展望93

附录95

附录1近几年国内部分相关论文简介95

附录2近几年国际部分相关论文简介108

参考文献113