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基于脑机交互的人体运动意图智能识别算法研究与应用

基于脑机交互的人体运动意图智能识别算法研究与应用

  • 字数: 170000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 中国纺织出版社有限公司
  • 出版日期: 2024-01-01
  • 商品条码: 9787522912677
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 196
  • 出版年份: 2024
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精选
内容简介
本书针对脑电信号非线性、幅值微弱、信噪比低等特点对解码性能的影响,介绍了基于传统机器学习、深度学习与迁移学习的数据优化、特征融合与特征迁移算法,主要内容包括:基于优选平均差异和P阈值优化的脑电信号(EEG)通道选择算法;基于多重加权的EEG多模态特征融合算法;基于受限玻尔兹曼机的EEG深度多模态特征学习算法;基于残差网络的EEG多模态特征动态融合算法;基于多特征混合融合网络的EEG解码算法;基于时空融合域适应的EEG特征迁移算法。
本书可作为计算机、人工智能、模式识别等相关专业人员的参考用书。
作者简介
王子男,博士,副教授,沈阳建筑大学,硕士生导师,“长江学者”创新团队骨干人员,辽宁省振动工程学会会员。长期致力于动力学,智能识别算法、数字孪生系统、故障监测与诊断、多系统协同控制、路径优化算法等理论与应用研究。项目参与人在理论方面,已发表《Mechanical Systems and Signal Processing》、《IEEE Trans. on Neural Networks and Learning Systems》和《Measurement Science and Technology》期刊等SCI论文20余篇。主持承担国家自然基金青年项目、科技部国际合作司国际合作项目和省部级项目5项,参与重量、省部级项目10余项。
目录
第1章绪论
1.1研究背景与意义
1.2脑机接口系统概述
1.2.1脑机接口技术简介
1.2.2脑机接口的类型及特点
1.2.3脑机接口的研究现状
1.3运动想象脑电信号识别算法的研究现状
1.3.1脑电信号通道选择算法的研究现状
1.3.2脑电信号特征提取算法的研究现状
1.3.3脑电信号特征分类算法的研究现状
1.3.4基于深度学习的脑电信号识别算法研究现状
1.3.5基于迁移学习的脑电信号解码算法研究现状
第2章运动想象脑电信号识别算法的相关理论
2.1脑电信号的特点
2.2脑电信号的预处理
……

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