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正版 多模态脑机接口 马腾 电子工业出版社 9787121446757 书籍
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第1章脑机接口研究现状及前景
1.1脑机接口相关背景及系统框架
1.1.1脑机接口相关背景介绍
1.1.2脑机接口系统框架
1.2主要的单模态脑机接口类别
1.2.1运动想象-脑机接口系统(MI-BCI系统)
1.2.2稳态视觉诱发电位-脑机接口系统(SSVEP-BCI系统)
1.2.3皮质慢电位-脑机接口系统(SCP-BCI系统)
1.2.4彩色瞬态视觉诱发电位-脑机接口系统(CTUEP-BCI系统)
1.2.5P300电位-脑机接口系统
1.2.6运动起始视觉诱发电位-脑机接口系统(mVEP-BCI系统)
1.3混合脑机接口研究现状
1.4脑机接口的应用前景
1.4.1康复医学方面
1.4.2生活娱乐方面
1.4.3军事方面
1.5 本书主要研究工作
第2章结合运动想象与运动起始视觉诱发电位的多模态BCI在线运动控制
系统
2.1 引言
2.2 方法
2.2.1 MI和mVEP的融合方案
2.2.2EEG信号处理
2.2.3 实验方案
2.3结果
2.3.1离线测试
2.3.2多模态BCI系统的在线评估
2.4讨论
2.5 本章小结
第3章基于深度学习与压缩感知的运动起始视觉诱发电位BCI特征提取
3.1 引言
3.2方法
3.2.1 实验数据
3.2.2EEG信号处理
3.2.3结合压缩感知和深度学习的特征提取
3.2.4多层压缩感知
3.2.5基于多层RBM和稀疏降噪的深度特征提取
3.3结果
3.3.1压缩感知特征
3.3.2深度特征
3.3.3基于多模态特征的mVEP-BCI系统的表现
3.4 讨论
3.5 本章小结
第4章基于运动起始视觉诱发电位BCI的自适应校准框架
4.1 引言
4.2 方法与材料
4.2.1 BCI分类器的传统训练方案
4.2.2实验过程中的分类器自适应校准框架
4.2.3 实验范式及被试
4.3结果
4.3.1校准间隔的影响
4.3.2可靠样本选择阈值的影响
4.4 讨论
4.5 本章小结
第5章基于半监督卷积深信度网络特征提取的跨被试运动想象BCI实现
5.1 引言
5.2方法
5.2.1卷积深信度网络
5.2.2改进的半监督卷积深信度网络
5.3实验结果
5.3.1实验数据
5.3.2 EEG数据处理
5.3.3结果比较
5.4 讨论
5.5 本章小结
第6章总结和展望
6.1全文总结
6.2未来展望
马腾
1987年出生,河南省郑州市人,讲师,博士,毕业于电子科技大学生物医学工程专业。郑州航空工业管理学院智能工程学院教师,主要从事计算机相关专业的教学及脑机接口相关研究。以第一作者身份在SCI
检索期刊上发表论文3篇,在EI检索期刊发表论文1篇。目前主持省部级课题1项,横向项目2项,参与国家级项目1项,省部级项目2项。
余建国
1975年出生,河南省林州市人,副教授,硕士,毕业于山东科技大学。郑州航空工业管理学院智能工程学院教师,研究方向为数据库及其应用技术。入选河南省高等学校教学名师、郑州航院教学名师,河南省“Python程序设计”课程素养示范教学团队负责人。主持或参与完成国家科技型中小企业技术创新基金项目、河南省科技攻关项目、河南省软科学项目等科研项目10余项;出版专著1部、教材6部,发表论文20余篇,曾获部级管理成果三等奖、河南省科技情报一等奖等奖项4项。
段莹
1983年出生,河南省偃师市人,副教授,博士,毕业于武汉理工大学。郑州航空工业管理学院智能工程学院教师,研究方向为物联网。参与完成国家自然科学基金面上项目及青年基金科研项目3项,参与科技部重大研发计划1项,主持河南省科技攻关项目3项;出版专著2部,发表论文12篇,获国家授权发明专利1项。
李玲玲
1973年出生,河南省开封市人,教授,博士,毕业于华中科技大学。现任郑州航空工业管理学院智能工程学院院长,研究方向为计算机视觉。入选教育部新世纪优秀人才,河南省创新人才杰出青年基金获得者、河南省学术技术带头人、河南省高等学校青年骨干教师、河南省教育厅学术带头人、河南省“创新型科技团队”带头人、河南省高校科技创新团队带头人、郑州市科技创新团队带头人、河南省青年科技协会理事、河南省计算机学会常务理事、河南省计算机教育学会常务理事。主持完成国家自然科学基金面上项目、教育部新世纪优秀人才支持计划、河南省科技创新杰出青年基金、航空科学基金、河南省科技攻关项目等科研项目近20项;出版科研专著6部,发表论文60余篇;先后获得河南省科学技术进步奖等奖项10余项。
近年来,随着脑机接口(BCI)技术的不断发展,国内外多个科研机构将研究的重点放在了比单模态BCI更具有优势的多模态BCI领域。这些科研机构取得了很多科研成果,这些成果都能够利用多模态BCI的优势来弥补单模态BCI的一些缺陷,从灵活性或稳定性方面来提升BCI系统的性能。本书首先提出并实现了一套基于运动想象和运动起始的视觉诱发电位结合的混合BCI系统,然后分别针对组成多模态系统的各单模态BCI提出、改进了更为稳定和有效的特征提取与识别方法。
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