多模態腦機介面 馬騰 等 9787121446757 【台灣高等教育出版社】

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書名：多模態腦機介面
ISBN：9787121446757
出版社：電子工業
著編譯者：馬騰 等
頁數：134
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1513660
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內容簡介

本書提出並實現了一套結合運動想象BCI與運動起始視覺誘發電位BCI的混合BCI系統，分別針對組成多模態系統的各單模態BCI提出或改進了特徵提取與識別方法。

作者簡介

馬騰，1987年出生，河南省鄭州市人，2018年畢業於電子科技大學生物醫學工程專業，鄭州航空工業學院講師。主要研究腦機介面相關領域。以第一作者身份在SCI期刊上發表論文3篇，在EI期刊發表論文1篇。目前主持省部級課題1項，橫向項目2項，參与省部級項目2項。

目錄

第1章 腦機介面研究現狀及前景
1 1 腦機介面相關背景及系統框架
1 1 1 腦機介面相關背景介紹
1 1 2 腦機介面系統框架
1 2 主要的單模態腦機介面類別
1 2 1 運動想象-腦機介面系統（MI-BCI系統）
1 2 2 穩態視覺誘發電位-腦機介面系統（SSVEP-BCI系統）
1 2 3 皮質慢電位-腦機介面系統（SCP-BCI系統）
1 2 4 彩色瞬態視覺誘發電位-腦機介面系統（CTUEP-BCI系統）
1 2 5 P300電位-腦機介面系統
1 2 6 運動起始視覺誘發電位-腦機介面系統（mVEP-BCI系統）
1 3 混合腦機介面研究現狀
1 4 腦機介面的應用前景
1 4 1 康復醫學方面
1 4 2 生活娛樂方面
1 4 3 軍事方面
1 5 本書主要研究工作
第2章 結合運動想象與運動起始視覺誘發電位的多模態BCI在線運動控制系統
2 1 引言
2 2 方法
2 2 1 MI和mVEP的融合方案
2 2 2 EEG信號處理
2 2 3 實驗方案
2 3 結果
2 3 1 離線測試
2 3 2 多模態BCI系統的在線評估
2 4 討論
2 5 本章小結
第3章 基於深度學習與壓縮感知的運動起始視覺誘發電位BCI特徵提取
3 1 引言
3 2 方法
3 2 1 實驗數據
3 2 2 EEG信號處理
3 2 3 結合壓縮感知和深度學習的特徵提取
3 2 4 多層壓縮感知
3 2 5 基於多層RBM和稀疏降噪的深度特徵提取
3 3 結果
3 3 1 壓縮感知特徵
3 3 2 深度特徵
3 3 3 基於多模態特徵的mVEP-BCI系統的表現
3 4 討論
3 5 本章小結
第4章 基於運動起始視覺誘發電位BCI的自適應校準框架
4 1 引言
4 2 方法與材料
4 2 1 BCI分類器的傳統訓練方案
4 2 2 實驗過程中的分類器自適應校準框架
4 2 3 實驗範式及被試
4 3 結果
4 3 1 校準間隔的影響
4 3 2 可靠樣本選擇閾值的影響
4 4 討論
4 5 本章小結
第5章 基於半監督卷積深信度網路特徵提取的跨被試運動想象BCI實現
5 1 引言
5 2 方法
5 2 1 卷積深信度網路
5 2 2 改進的半監督卷積深信度網路
5 3 實驗結果
5 3 1 實驗數據
5 3 2 EEG數據處理
5 3 3 結果比較
5 4 討論
5 5 本章小結
第6章 總結和展望
6 1 全文總結
6 2 未來展望

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