脑电信号分析方法与脑机接口技术
作者： 贾花萍
出版时间： 2016年版
内容简介
　　随着计算机、生物医学工程、医学等技术的迅速发展，脑电信号分析与脑机接口技术已经成为热门的研究内容之一。《脑电信号分析方法与脑机接口技术》主要内容分为两篇，第一篇为脑电信号的分析方法，在介绍传统脑电信号分析方法的同时，介绍了新的研究方法，如近似熵、复杂度、混沌理论等。第二篇介绍脑机接口技术，脑机接口技术可以为有运动障碍的残疾人提供一种全新的与外界交流的渠道，也能为健全人提高人机交互能力提供新的可能。脑机接口是近年来神经工程领域的一个研究热点。《脑电信号分析方法与脑机接口技术》重点介绍基于头皮脑电信号的脑机接口系统，包括其工作原理、系统构成、当前发展水平与应用领域等。
　　《脑电信号分析方法与脑机接口技术》内容丰富，讲解清晰、易懂，详略得当，可供大中专院校计算机、医学相关专业学生，脑电信号处理方面的研究人员，以及医务工作者参考。
内页插图

目录
前言
第一篇 脑电信号分析方法
第1章 绪论
1．1 脑电信号的研究历史
1．2 脑电信号研究中存在的主要问题
1．3 EEG研究与教育教学发展相互促进
1．3．1 教育教学发展促进EFG研究
1．3．2 EEG研究促进了教育教学的发展
参考文献
第2章 EEG信号
2．1 脑电图
2．2 EEG信号的产生
2．3 EEG信号的分类
2．3．1 BCI使用的脑电信号类型
2．3．2 脑电在国际上的分类
2．4 EEG信号的特点
2．5 EEG信号的获取
2．5．1 脑电图仪与导联方式
2．5．2 EEG信号获取
2．5．3 影响脑电图的因素
2．6 脑电图干扰和噪声原因分析
2．6．1 什么是伪迹
2．6．2 引起伪迹的因素
2．7 去除伪迹的方法
2．7．1 脑电图造成伪迹的去除
2．7．2 伪迹去除方法分类
2．7．3 消噪预处理方法难以有突破性发展的原因
2．8 EEG信号的应用领域
参考文献
第3章 脑模型与脑电的正问题、逆问题
3．1 脑电正问题
7．4．1 特征提取
7．4．2 样本预处理
7．5 BP分类算法
7．5．1 BP算法
7．5．2 BP网络结构
7．6 M．ATLAB中的BP神经网络设计
7．7 PNN神经网络的EEG信号分类方法
7．7．1 PNN概述
7．7．2 实验方法及结果
7．7．3 实验结果分析
参考文献
第8章 神经网络的光标上下移动EEC信号分类方法
8．1 数据来源
8．2 数据处理
8．2．1 预处理及频域特征提取
8．2．2 BP网络设计
8．3 网络训练与测试
8．4 总结
参考文献
第9章 基于神经网络集成的睡眠脑电分期研究
9．1 概述
9．2 睡眠脑电信号特征提取方法研究现状
9．3 睡眠脑电信号模式分类方法研究现状
9．4 睡眠分期存在的问题
9．5 系统模型结构
9．6 方法
9．6．1 数据来源
9．6．2 特征提取
9．6．3 分类算法
9．7 结果分析
参考文献

第二篇 脑机接口技术
第10章 脑机接口技术
10．1 脑机接口技术概述
10．2 脑机接口技术原理
10．2．1 脑-计算机接口系统的组成
10．2．2 信号采集
10．2．3 信号分析
10．2．4 控制部分
10．3 BCI系统的研究方法
10．3．1 P300事件相关电位法
10．3．2 稳态视觉诱发电位SSVEP
10．3．3 事件相关同步或去同步法
10．3．4 皮层慢电位法
10．3．5 自发脑电信号法
10．3．6 植入电极法
10．4 脑机接口的研究进展
10．4．1 脑机接口研究进展
10．4．2 脑机接口研究大事
10．5 脑机接口的研究团队及主要研究成果
10．5．1 国内研究机构
10．5．2 国外研究机构
10．6 脑机接口的分类
10．7 脑机接口面临的挑战
10．7．1 存在问题
10．7．2 未来发展方向
10．7．3 我国“脑科学计划”
10．8 BCI系统标准
10．8．1 BCI系统的设计标准
10．8．2 BCI系统评价标准
10．9 应用领域
10．9．1 医学领域
10．9．2 非医学领域
10．10 脑-计算机接口技术研究隐患
10．10．1 研究隐患
10．10．2 伦理问题
10．11 发展前景
参考文献
附录
主要缩略语