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脑-机接口:革命性的人机交互 版权信息
- ISBN:9787118109702
- 条形码:9787118109702 ; 978-7-118-10970-2
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
脑-机接口:革命性的人机交互 内容简介
本书主要内容有:用于脑-机接口的脑信号;运动任务下感觉运动振荡的动力学;用于脑-机接口的神经反馈训练;奥地利格拉茨的脑-机接口;基于调制EEG节律脑-机接口的有效设计;脑-机接口用于神经康复;非侵入式脑-机接口用于瘫痪手神经义肢控制;脑-机接口用于闭锁症患者的通信和控制;基于大脑和颅骨之间采集信号的脑-机接口。
脑-机接口:革命性的人机交互 目录
第1章 脑-机接口:一个清晰、易理解的概述
1.1 什么是BCI
1.2 BCI如何工作
1.2.1 测量大脑活动(非手术)
1.2.2 测量大脑活动(手术)
1.2.3 心理策略和大脑模式
1.2.4 信号处理
1.3 BCI的性能
1.4 应用
1.5 总结
参考文献
第2章 用于脑-机接口的脑信号
2.1 引言
2.1.1 对BCI的需求
2.1.2 关键或重要原理
2.1.3 用于BCI的脑信号起源
2.2 用于BCI的脑信号及其神经生理的起源
2.2.1 非侵入式的脑信号特征测量
2.2.2 皮层表面的脑信号特征测量
2.2.3 皮层内的脑信号特征测量
2.3 持续取得进展的必要条件
参考文献
第3章 运动任务下感觉运动振荡的动力学特性
3.1 引言
3.2 事件相关电位与事件相关去同步/事件相关同步(ERD/ERS)
3.3 运动任务下的μ和β事件相关去同步
3.4 对ERD和ERS的解释
3.5 “聚焦性的ERD/环绕性的ERS
3.6 运动任务结束后诱导的β振荡
3.7 短暂的脑状态
3.8 观察(观看)运动和感觉运动节律
3.9 结论
参考文献
第4章 神经反馈训练用于脑-机接口
4.1 引言
4.2 神经反馈原理
4.2.1 感觉运动节律的训练
4.2.2 神经反馈如何工作
4.3 用于BCI控制的训练范式
4.3.1 用格拉茨脑-机接口训练
4.3.2 反馈刺激的影响
4.4 *后的考虑或注意事项
参考文献
……
第5章 格拉茨脑-机接口
第6章 实验室和家居环境下脑-机接口的研究:沃兹沃思研究计划
第7章 通过机器学习技术探测心理状态:柏林脑-机接口
第8章 基于脑电节律的脑-机接口实用设计
第9章 脑-机接口用于神经康复
第10章 非侵入式脑-机接口在神经假肢控制瘫痪手中的应用
第11章 脑-机接口用于闭锁症患者的交流和控制
第12章 皮层内脑-机接口:神经时序简史
第13章 基于从大脑和颅骨之间采集信号的脑-机接口
第14章 一种易于实现的基于皮层脑电功率谱变化的脑-机接口
第15章 利用BCI2000开展BCI研究
第16章 **个商业化的脑-机接口运行环境
第17章 用于BCI的数字信号处理和机器学习
第18章 BCI研究中的自适应方法:入门教程
第19章 旨在广泛应用(无处不在)的BCI
1.1 什么是BCI
1.2 BCI如何工作
1.2.1 测量大脑活动(非手术)
1.2.2 测量大脑活动(手术)
1.2.3 心理策略和大脑模式
1.2.4 信号处理
1.3 BCI的性能
1.4 应用
1.5 总结
参考文献
第2章 用于脑-机接口的脑信号
2.1 引言
2.1.1 对BCI的需求
2.1.2 关键或重要原理
2.1.3 用于BCI的脑信号起源
2.2 用于BCI的脑信号及其神经生理的起源
2.2.1 非侵入式的脑信号特征测量
2.2.2 皮层表面的脑信号特征测量
2.2.3 皮层内的脑信号特征测量
2.3 持续取得进展的必要条件
参考文献
第3章 运动任务下感觉运动振荡的动力学特性
3.1 引言
3.2 事件相关电位与事件相关去同步/事件相关同步(ERD/ERS)
3.3 运动任务下的μ和β事件相关去同步
3.4 对ERD和ERS的解释
3.5 “聚焦性的ERD/环绕性的ERS
3.6 运动任务结束后诱导的β振荡
3.7 短暂的脑状态
3.8 观察(观看)运动和感觉运动节律
3.9 结论
参考文献
第4章 神经反馈训练用于脑-机接口
4.1 引言
4.2 神经反馈原理
4.2.1 感觉运动节律的训练
4.2.2 神经反馈如何工作
4.3 用于BCI控制的训练范式
4.3.1 用格拉茨脑-机接口训练
4.3.2 反馈刺激的影响
4.4 *后的考虑或注意事项
参考文献
……
第5章 格拉茨脑-机接口
第6章 实验室和家居环境下脑-机接口的研究:沃兹沃思研究计划
第7章 通过机器学习技术探测心理状态:柏林脑-机接口
第8章 基于脑电节律的脑-机接口实用设计
第9章 脑-机接口用于神经康复
第10章 非侵入式脑-机接口在神经假肢控制瘫痪手中的应用
第11章 脑-机接口用于闭锁症患者的交流和控制
第12章 皮层内脑-机接口:神经时序简史
第13章 基于从大脑和颅骨之间采集信号的脑-机接口
第14章 一种易于实现的基于皮层脑电功率谱变化的脑-机接口
第15章 利用BCI2000开展BCI研究
第16章 **个商业化的脑-机接口运行环境
第17章 用于BCI的数字信号处理和机器学习
第18章 BCI研究中的自适应方法:入门教程
第19章 旨在广泛应用(无处不在)的BCI
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脑-机接口:革命性的人机交互 作者简介
伏云发,教授,博士,博士生导师。博士毕业于中国科学院研究生院、中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室。目前于昆明理工大学信息工程与自动化学院自动化系任教,为昆明理工大学脑认知与脑机智能融合创新团队负责人、昆明理工大学脑信息处理与脑-机交互控制学科方向团队负责人、云南省神经科学学会理事和副秘书。主要研究方向:脑-计算机智能融合(即脑-机智能融合);神经反馈及应用。
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