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面向?qū)嵱玫哪X-機(jī)接口--縮小研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距

面向?qū)嵱玫哪X-機(jī)接口--縮小研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距

出版社:科學(xué)出版社出版時(shí)間:2022-08-01
開本: 16開 頁數(shù): 365
中 圖 價(jià):¥173.6(7.0折) 定價(jià)  ¥248.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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面向?qū)嵱玫哪X-機(jī)接口--縮小研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距 版權(quán)信息

面向?qū)嵱玫哪X-機(jī)接口--縮小研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距 本書特色

本書是腦-機(jī)接口(BCI)的經(jīng)典著作,旨在縮小BCI 研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距,推動(dòng)BCI 技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室,走向?qū)嶋H應(yīng)用。

面向?qū)嵱玫哪X-機(jī)接口--縮小研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書是腦-機(jī)接口(BCI)的經(jīng)典著作,自在縮小BCI研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距,推動(dòng)BCI技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室,走向?qū)嶋H應(yīng)用。主要介紹和論述實(shí)用化BC傳感器及其信號(hào)處理,實(shí)用化BCI的設(shè)備、應(yīng)用及用戶群體,BCI實(shí)際應(yīng)用接口和環(huán)境,實(shí)用化BCI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中新出現(xiàn)的問題。 鑒于BCI研發(fā)和應(yīng)用的跨學(xué)科性質(zhì),本書不僅可供從事BCI研發(fā)的人員參考,也可供受認(rèn)知與神經(jīng)科學(xué)啟發(fā)的人工智能(包括類腦計(jì)算、腦機(jī)智能融合等方向)的研發(fā)人員參考;本書還可作為高等院校及科研院所C1課程的參考書,以供高年級(jí)本科生、碩士和博士研究生學(xué)習(xí)和參考。

面向?qū)嵱玫哪X-機(jī)接口--縮小研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距 目錄

目錄譯者序前言第1章 BCI現(xiàn)狀及進(jìn)展:概述、分析和建議 11.1 引言 11.2 本書概述 21.2.1 第1部分概述 31.2.2 第2部分概述 41.2.3 第3部分概述 51.2.4 第4部分概述 61.3 預(yù)測(cè)和建議 71.4 總結(jié) 10參考文獻(xiàn) 11第1部分 傳感器、信號(hào)和信號(hào)處理第2章 混合光-電BCI:實(shí)踐和可能性 152.1 引言 152.2 EEG與fNIRS的基本生理起源 152.2.1 腦電的起源 152.2.2 fNIRS響應(yīng)的起源 162.3 信號(hào)模型 242.3.1 血管響應(yīng)建模 242.3.2 分光光度轉(zhuǎn)換 262.3.3 合成信號(hào)的生成 272.4 公開(外顯)的和想象(內(nèi)隱)的運(yùn)動(dòng)任務(wù)期間EEG-fNIRS聯(lián)合測(cè)量 282.4.1 fNIRS/EEG傳感器 292.4.2 實(shí)驗(yàn)描述 292.4.3 信號(hào)處理 302.4.4 結(jié)果 312.5 結(jié)論 32參考文獻(xiàn) 33第3章 BCI中的組合分類技術(shù) 363.1 引言 363.2 理論背景 373.2.1 模式識(shí)別方法:組合的定義和背景 373.2.2 融合的模式識(shí)別視角 383.2.3 為組合的優(yōu)勢(shì)打下扎實(shí)的基礎(chǔ) 403.3 組合和融合的層次 413.3.1 特征級(jí)聯(lián) 413.3.2 分類級(jí)聯(lián) 423.3.3 分類融合 423.3.4 決策融合 443.4 組合的類型 453.4.1 分類器組合 453.4.2 堆疊式組合 453.4.3 多導(dǎo)聯(lián)組合 453.4.4 多模態(tài)組合 463.5 重采樣策略 463.5.1 數(shù)據(jù)集劃分 473.5.2 特征空間劃分 493.5.3 信號(hào)分割 503.6 融合算子 503.6.1 基于樣本的融合 513.6.2 時(shí)域融合算子 523.7 總結(jié)組合所得的結(jié)果 523.8 結(jié)論 54參考文獻(xiàn) 55第4章 采用獨(dú)立成分分析提升BCI性能 594.1 引言 594.2 ICA在EEG信號(hào)處理中的應(yīng)用 594.3 ICA在BCI系統(tǒng)中的應(yīng)用 614.3.1 偽跡剔除 624.3.2 提高任務(wù)相關(guān)腦電信號(hào)的信噪比 634.3.3 選擇電極 654.4 基于ICA的零訓(xùn)練BCI 664.4.1 實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)記錄 674.4.2 方法 684.4.3 結(jié)果 694.5 討論和總結(jié) 71參考文獻(xiàn) 72第5章 皮層腦電(ECoG)電極在BCI應(yīng)用中的長(zhǎng)期使用 755.1 引言:從術(shù)前診斷到運(yùn)動(dòng)解碼 755.2 ECoG電極的方法和技術(shù) 775.3 用于BCI的ECoG信號(hào) 805.4 用于BCI的多通道ECoG陣列 815.4.1 激光加工電極的制造 825.4.2 **個(gè)研究的生物評(píng)價(jià)/結(jié)果 855.5 可長(zhǎng)期植入的無線系統(tǒng) 86參考文獻(xiàn) 89第2部分 設(shè)備、應(yīng)用和用戶第6章 設(shè)備、應(yīng)用和用戶介紹:基于共享控制技術(shù)的實(shí)用BCI 956.1 引言 956.2 當(dāng)前和新興的用戶群體 966.3 BCI設(shè)備和應(yīng)用場(chǎng)景 976.3.1 通信和控制 976.3.2 運(yùn)動(dòng)替代:恢復(fù)抓取功能 986.3.3 娛樂和游戲 1006.3.4 運(yùn)動(dòng)康復(fù)與運(yùn)動(dòng)恢復(fù) 1006.3.5 心理狀態(tài)監(jiān)測(cè) 1016.3.6 混合BCI 1016.4 基于共享控制技術(shù)的實(shí)用BCI:面向移動(dòng)性控制 1026.4.1 運(yùn)動(dòng)殘疾患者控制的臨場(chǎng)感遙操作機(jī)器人 1036.4.2 BCI控制輪椅 1046.5 利用EEG錯(cuò)誤電位實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)的自適應(yīng) 1066.6 結(jié)論 108參考文獻(xiàn) 109第7章 BCI在手部運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)中的應(yīng)用 1177.1 引言 1177.2 脊髓損傷患者手部運(yùn)動(dòng)功能的康復(fù):腦控神經(jīng)假肢 1187.2.1 上肢的功能性電刺激 1187.2.2 BCI與FES技術(shù)相結(jié)合 1217.3 腦卒中后手部運(yùn)動(dòng)功能的康復(fù):基于BCI的附加干預(yù) 1237.3.1 BCI在腦卒中康復(fù)中的應(yīng)用:*新進(jìn)展 1247.3.2 FES在腦卒中上肢康復(fù)中的應(yīng)用 1267.3.3 BCI與FES技術(shù)相結(jié)合在康復(fù)臨床中的應(yīng)用:一種整合方法 1267.4 結(jié)論與展望 130參考文獻(xiàn) 131第8章 以用戶為中心的BCI研發(fā)設(shè)計(jì) 1388.1 基于技術(shù)的殘疾人輔助解決方案 1388.1.1 理解和界定殘疾 1388.1.2 輔助技術(shù)和BCI 1398.2 以用戶為中心的BCI研發(fā)方案 1418.2.1 以用戶為中心的設(shè)計(jì)原則 1418.2.2 在BCI研究中與*終用戶合作 1428.3 BCI支持或替換現(xiàn)有AT解決方案 1488.4 結(jié)論 150參考文獻(xiàn) 150第9章 設(shè)計(jì)未來BCI:超越比特率 1559.1 引言 1559.2 BCI的控制特性 1559.2.1 BCI范式的特定問題 1569.2.2 克服BCI局限性的方法 1579.3 BCI從可用性研究到神經(jīng)工效學(xué)優(yōu)化 1589.3.1 ERP相關(guān)決定因素的現(xiàn)有文獻(xiàn) 1589.3.2 美學(xué)、互動(dòng)隱喻、可用性和性能 1629.4 共享控制 1639.5 創(chuàng)建有效的應(yīng)用結(jié)構(gòu):三級(jí)任務(wù) 1659.5.1 低層級(jí):BCI控制信號(hào) 1659.5.2 中間層級(jí):應(yīng)用 1669.5.3 高層級(jí):用戶 1669.6 吸引終端用戶與期望的作用 1669.7 研究交互:原型和仿真 1679.7.1 展示用戶需求的低保真原型 1689.7.2 面向設(shè)計(jì)與開發(fā)的高保真模擬 1699.8 結(jié)論 171參考文獻(xiàn) 172第10章 BCI與虛擬現(xiàn)實(shí)相結(jié)合:面向新的應(yīng)用和改進(jìn)的BCI 17710.1 引言 17710.2 VR和BCI控制的基本原理 17810.2.1 VR的定義 17810.2.2 基于BCI的VR應(yīng)用的總體架構(gòu) 17910.3 BCI控制的VR應(yīng)用評(píng)述 18110.3.1 運(yùn)動(dòng)想象控制的VR環(huán)境 18110.3.2 基于SSVEP的VR/AR環(huán)境 18610.3.3 基于P300的VR控制 18910.4 VR對(duì)BCI的影響 19110.5 結(jié)論 193參考文獻(xiàn) 194第3部分 應(yīng)用接口和環(huán)境第11章 BCI與用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià) 20111.1 引言 20111.2 BCI用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)的現(xiàn)狀 20211.2.1 用戶體驗(yàn)影響B(tài)CI 20211.2.2 BCI影響用戶體驗(yàn) 20311.3 將HCI用戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)應(yīng)用于BCI 20311.3.1 觀測(cè)分析 20411.3.2 神經(jīng)生理測(cè)量 20511.3.3 訪談和問卷調(diào)查 20511.3.4 其他方法 20611.4 案例研究 20611.4.1 案例研究:意識(shí)控制羊 20711.4.2 案例:倉(cāng)鼠實(shí)驗(yàn)室 20811.5 討論和結(jié)論 210參考文獻(xiàn) 211第12章 多模態(tài)交互和多任務(wù)環(huán)境下的BCI框架 21412.1 引言 21412.2 在雙重任務(wù)環(huán)境中使用BCI面臨的挑戰(zhàn) 21512.3 組合BCI 21912.4 在多模態(tài)用戶接口中集成BCI:相關(guān)問題 22012.5 討論和結(jié)論 221參考文獻(xiàn) 222第13章 腦電激活的人機(jī)交互及應(yīng)用 22513.1 引言 22513.2 腦狀態(tài)識(shí)別算法和系統(tǒng) 22613.2.1 醫(yī)療應(yīng)用的神經(jīng)反饋系統(tǒng) 22613.2.2 神經(jīng)反饋系統(tǒng)的信號(hào)處理算法 22713.2.3 神經(jīng)反饋系統(tǒng)用于增強(qiáng)效能 22713.2.4 情感識(shí)別算法 22813.3 時(shí)空分形方法 23013.3.1 用于可視化分析的腦電三維映射 23013.3.2 基于分形的方法 23113.3.3 實(shí)時(shí)腦狀態(tài)識(shí)別 23213.3.4 特征提取 23213.4 實(shí)時(shí)腦電激活的應(yīng)用 23313.4.1 神經(jīng)反饋訓(xùn)練系統(tǒng) 23413.4.2 基于實(shí)時(shí)腦電的情感監(jiān)測(cè)與識(shí)別 23413.5 結(jié)論 236參考文獻(xiàn) 237第14章 視覺誘發(fā)電位的相位檢測(cè)在BCI中的應(yīng)用 24014.1 引言 24014.2 信號(hào)處理和模式識(shí)別方法 24114.2.1 空間濾波 24214.2.2 相位同步分析 24314.3 實(shí)驗(yàn)證據(jù) 24314.3.1 *佳刺激頻率 24414.3.2 BCI操作的標(biāo)定 24614.3.3 BCI操作和信息傳輸速率 24614.4 討論和結(jié)論 248參考文獻(xiàn) 248第15章 干電極腦電傳感器能否提高基于SMR、P300和SSVEP的BCI的可用性 25015.1 BCI研究的動(dòng)機(jī) 25015.2 方法 25315.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 25415.4 P300的BCI 25515.5 運(yùn)動(dòng)想象 25515.6 SSVEP的BCI 25615.7 結(jié)果 25615.8 P300實(shí)驗(yàn)范式 25715.9 運(yùn)動(dòng)想象的干電極 25915.10 SSVEP訓(xùn)練 26415.11 討論 265參考文獻(xiàn) 267第4部分 實(shí)用的BCI基礎(chǔ)設(shè)施:新出現(xiàn)的問題第16章 BCI軟件平臺(tái) 27116.1 引言 27116.2 BCI2000 27216.3 OpenViBE 27416.4 TOBI 27716.5 BCILAB 28016.6 BCI + + 28216.7 xBCI 28416.8 BF + + 28716.9 Pyff 28816.10 總結(jié) 290參考文獻(xiàn) 292第17章 重要問題:報(bào)告BCI性能的準(zhǔn)則 29717.1 引言 29717.2 性能指標(biāo) 29817.2.1 混淆矩陣 29817.2.2 正確率和錯(cuò)誤率 29917.2.3 Cohen's Kappa 30017.2.4 敏感性和特異性 30117.2.5 F-測(cè)量 30117.2.6 相關(guān)系數(shù) 30217.3 分類的重要性 30217.3.1 隨機(jī)分類的理論水平 30217.3.2 置信區(qū)間 30317.3.3 總結(jié) 30517.4 包含時(shí)間的性能指標(biāo) 30517.5 估計(jì)離線數(shù)據(jù)的性能指標(biāo) 30717.5.1 數(shù)據(jù)集操作 30717.5.2 注意事項(xiàng) 30817.6 假設(shè)檢驗(yàn) 30817.6.1 學(xué)生t檢驗(yàn)與方差分析 30917.6.2 重復(fù)測(cè)量 30917.6.3 多重比較 31017.6.4 報(bào)告結(jié)果 31117.7 結(jié)論 311參考文獻(xiàn) 312第18章 混合BCI的原理 31718.1 引言 31718.2 基于兩種不同EEG BCI的hBCI 31818.2.1 基于ERD和誘發(fā)電位的BCI 31818.2.2 基于運(yùn)動(dòng)想象和SSVEP相結(jié)合的BCI控制2自由度人工上肢 31918.3 基于EEG BCI和非EEG BCI的hBCI 32018.4 基于EEG BCI和其他生物信號(hào)的hBCI 32318.4.1 心率變化用于SSVEP-BCI的電源開/關(guān) 32318.4.2 大腦活動(dòng)與肌肉活動(dòng)的融合 32418.5 基于EEG BCI和EEG監(jiān)測(cè)的hBCI 32718.6 基于EEG BCI和其他信號(hào)的hBCI 32818.7 展望:基于EEG BCI、EEG監(jiān)測(cè)和其他生物信號(hào)的hBCI 33018.8 結(jié)論與未來工作 331參考文獻(xiàn) 332第19章 非視覺和多感覺BCI系統(tǒng):現(xiàn)狀和未來 33619.1 引言 33619.2 基于P300的BCI系統(tǒng) 33719.2.1 P300矩陣拼寫器 33719.2.2 超越“矩陣”布局范式:其他Oddball范式 33819.2.3 基于觸覺P300的BCI 33919.3 基于穩(wěn)態(tài)誘發(fā)響應(yīng)的BCI 33919.3.1 聽覺穩(wěn)態(tài)響應(yīng) 33919.3.2 觸覺穩(wěn)態(tài)響應(yīng) 34019.4 用皮層慢電位控制BCI 34119.5 感覺運(yùn)動(dòng)節(jié)律和不同的心理任務(wù) 34119.5.1 運(yùn)動(dòng)想象的可聽化 34219.5.2 運(yùn)動(dòng)想象的體感反饋 34219.5.3 基于音樂和節(jié)奏想象的BCI 34319.5.4 基于語音的BCI 34419.5.5 概念性BCI 34419.6 多感覺BCI研究的新方向 34519.6.1 視覺P300 BCI與其他模態(tài)相結(jié)合 34619.6.2 視覺SSVEP-BCI與其他模態(tài)相結(jié)合 34619.6.3 視覺反饋與其他模態(tài)相結(jié)合 34719.6.4 心理任務(wù)和多感覺反饋 34719.7 總結(jié) 347參考文獻(xiàn) 348第20章 用BioGauges工具集表征BCI的控制 35320.1 引言 35320.2 BCI使用的關(guān)鍵因素 35320.3 表征BCI系統(tǒng)的特征 35620.3.1 BioGauges與可控性 35620.3.2 轉(zhuǎn)換器分類 35720.3.3 BioGauges實(shí)驗(yàn)系統(tǒng) 35820.3.4 分析方法 36020.3.5 驗(yàn)證 36120.4 結(jié)論與展望 362參考文獻(xiàn) 362后記 366彩圖
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面向?qū)嵱玫哪X-機(jī)接口--縮小研究與實(shí)際應(yīng)用之間的差距 作者簡(jiǎn)介

伏云發(fā),教授,博士,博士生導(dǎo)師。博士畢業(yè)于中國(guó)科學(xué)院研究生院、中國(guó)科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所機(jī)器人學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。目前于昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院自動(dòng)化系任教,為昆明理工大學(xué)腦認(rèn)知與腦機(jī)智能融合創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、昆明理工大學(xué)腦信息處理與腦一機(jī)交互控制學(xué)科方向團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、云南省神經(jīng)科學(xué)學(xué)會(huì)理事和副秘書。主要研究方向:腦一計(jì)算機(jī)智能融合(即腦一機(jī)智能融合);神經(jīng)反饋及應(yīng)用。

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