封面 书名页 版权页 作者简介 序 前言 目录页 第1章 绪论 主要参考文献 第2章 脑电信号采集与处理 2.1 脑电概述 2.1.1 脑电的来源 2.1.2 脑电信号的特点与分类 2.1.3 脑电在临床及脑认知中的应用 2.2 脑电信号采集 2.2.1 硬件系统 2.2.2 国际标准脑电电极放置法 2.2.3 脑电采集注意事项 2.3 脑电信号预处理 2.4 现代脑电信号分析方法 2.4.1 时频分析方法 2.4.2 非线性动力学分析方法 主要参考文献 第3章 脑电事件相关电位 3.1 事件相关电位概述 3.1.1 ERP的基本原理 3.1.2 ERP的波形特征 3.1.3 ERP在人机交互与临床的应用 3.2 事件相关电位的主要成分及经典刺激模式 3.2.1 ERP的主要成分 3.2.2 事件相关电位的经典刺激模式 3.3 事件相关电位的提取与分析方法 3.3.1 事件相关电位时域波形提取与分析 3.3.2 事件相关谱扰动和试次相干性分析 主要参考文献 第4章 脑电源定位 4.1 脑电源定位概述 4.2 求解脑电信号产生源的数值方法 4.2.1 求解脑内电活动源的数值计算模型 4.2.2 基于等效偶极子模型的参数反演法 4.2.3 基于电流分布模型的线性反演法 4.2.4 人工神经网络在脑电信号源定位问题中的应用 4.3 脑电等效偶极子源定位 4.3.1 源定位问题中的小波神经网络方法 4.3.2 小波分析与神经网络的结合 4.3.3 高维单尺度径向小波网络的构造 4.3.4 源定位问题中的微分进化算法 4.4 脑电流分布模型体素成像法 4.4.1 解的一般形式 4.4.2 基于加权广义逆矩阵的混合加权最小范数解 主要参考文献 第5章 脑网络构建与分析 5.1 脑网络概述 5.1.1 复杂网络及其图论描述 5.1.2 脑网络及其分类 5.2 脑网络的基本构建方法 5.3 脑网络性能分析与评价 5.3.1 度 5.3.2 聚类系数 5.3.3 最短路径长度 5.3.4 全局效率 5.3.5 中心度 5.3.6 小世界属性 主要参考文献 第6章 基于事件相关电位的脑机交互 6.1 脑机交互概述 6.1.1 脑机交互的组成和原理 6.1.2 脑机交互的分类方式 6.2 听觉事件相关电位的诱发与分析 6.2.1 基于单音节诱发的听觉事件相关电位实验 6.2.2 诱发信号的数据预处理 6.2.3 基于经验模态分解的特征提取 6.3 视觉事件相关电位的诱发与分析 6.3.1 基于图片单闪的视觉诱发与数据分析 6.3.2 基于图片行列闪的视觉诱发与分析 6.4 基于事件相关电位的脑机融合系统平台及应用 6.4.1 跨多平台的脑机融合系统平台 6.4.2 脑机融合下的双机械臂系统 6.4.3 脑机融合下的智能车系统 6.5 基于迁移学习的脑机融合特征辨识 6.5.1 迁移学习的TrAdaBoost算法 6.5.2 分类器的传统训练对照方法 6.5.3 针对脑机融合系统的评价指标 6.5.4 迁移学习与传统训练方法的对比与分析 6.5.5 系统性能与电位特征的相关性分析 主要参考文献 第7章 磁刺激穴位脑电特征分析与脑电源定位 7.1 磁刺激与针灸 7.2 磁刺激穴位脑电特征分析 7.2.1 磁刺激穴位脑电时频分析 7.2.2 磁刺激穴位脑电复杂度分析 7.3 磁刺激穴位脑电源定位分析 7.3.1 磁刺激内关穴脑电诱发电位分析 7.3.2 磁刺激内关穴诱发电位源定位分析 主要参考文献 第8章 磁刺激穴位的脑功能网络分析 8.1 磁刺激穴位与非穴位的脑功能网络 8.2 磁刺激不同穴位的脑功能网络 8.3 磁刺激穴位作用于工作记忆的脑功能网络 主要参考文献 第9章 脑疲劳的脑功能网络分析 9.1 脑疲劳概述 9.2 脑疲劳实验设计 9.3 脑疲劳脑功能网络的构建 9.4 脑功能网络特征参数分析 9.4.1 脑功能网络局部特征参数分析 9.4.2 脑功能网络全局特征参数分析 主要参考文献 第10章 亚健康失眠的脑功能网络分析 10.1 亚健康失眠概述 10.2 亚健康失眠实验数据获取 10.3 失眠静息态脑功能网络特征分析 10.4 磁刺激对失眠脑功能网络的影响 主要参考文献 第11章 语言认知的脑功能网络分析 11.1 大脑的语言加工与功能定位 11.1.1 语言功能区 11.1.2 语言处理过程 11.1.3 语言功能定位研究现状 11.2 语言认知实验及脑电数据采集 11.3 语言认知脑电数据处理方法 11.3.1 数据预处理 11.3.2 时频功率谱估计 11.3.3 时变动态贝叶斯网络模型 11.4 语言认知的时变动态网络构建与分析 11.4.1 发音不同阶段的脑网络连接 11.4.2 不同类型音节发音阶段的网络连接 11.4.3 语言任务下脑网络度中心度分析 11.4.4 语言任务下脑网络特征向量中心度分析 主要参考文献 ..更多