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腦-機介面--革命性的人機交互(精)

  • 作者:編者:(德)伯哈德·格雷曼//(奧)布倫丹·埃里森//格特·普弗舍勒|責編:馮晨|譯者:伏雲發//郭衍龍//張夏冰//李松
  • 出版社:國防工業
  • ISBN:9787118109702
  • 出版日期:2020/09/01
  • 裝幀:精裝
  • 頁數:349
人民幣:RMB 198 元      售價:
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內容大鋼
    本書主要內容有:用於腦-機介面的腦信號;運動任務下感覺運動振蕩的動力學;用於腦-機介面的神經反饋訓練;奧地利格拉茨的腦-機介面;基於調製EEG節律腦-機介面的有效設計;腦-機介面用於神經康復;非侵入式腦-機介面用於癱瘓手神經義肢控制;腦-機介面用於閉鎖症患者的通信和控制;基於大腦和顱骨之間採集信號的腦-機介面。

作者介紹
編者:(德)伯哈德·格雷曼//(奧)布倫丹·埃里森//格特·普弗舍勒|責編:馮晨|譯者:伏雲發//郭衍龍//張夏冰//李松
    伏雲發,教授,博士,博士生導師。博士畢業於中國科學院研究生院、中國科學院瀋陽自動化研究所機器人學國家重點實驗室。目前于昆明理工大學信息工程與自動化學院自動化系任教,為昆明理工大學腦認知與腦機智能融合創新團隊負責人、昆明理工大學腦信息處理與腦一機交互控制學科方向團隊負責人、雲南省神經科學學會理事和副秘書。主要研究方向:腦一電腦智能融合(即腦一機智能融合);神經反饋及應用。

目錄
第1章  腦一機介面:一個清晰、易理解的概述
  1.1  什麼是BCI
  1.2  BCI如何工作
    1.2.1  測量大腦活動(非手術)
    1.2.2  測量大腦活動(手術)
    1.2.3  心理策略和大腦模式
    1.2.4  信號處理
  1.3  BCI的性能
  1.4  應用
  1.5  總結
  參考文獻
第2章  用於腦一機介面的腦信號
  2.1  引言
    2.1.1  對BCI的需求
    2.1.2  關鍵或重要原理
    2.1.3  用於BCI的腦信號起源
  2.2  用於BCI的腦信號及其神經生理的起源
    2.2.1  非侵入式的腦信號特徵測量
    2.2.2  皮層表面的腦信號特徵測量
    2.2.3  皮層內的腦信號特徵測量
  2.3  持續取得進展的必要條件
  參考文獻
第3章  運動任務下感覺運動振蕩的動力學特性
  3.1  引言
  3.2  事件相關電位與事件相關去同步/事件相關同步(ERD/ERS)
  3.3  運動任務下的u和β事件相關去同步
  3.4  對ERD和ERS的解釋
  3.5  「聚焦性的ERD/環繞性的ERS」
  3.6  運動任務結束后誘導的β振蕩
  3.7  短暫的腦狀態
  3.8  觀察(觀看)運動和感覺運動節律
  3.9  結論
  參考文獻
第4章  神經反饋訓練用於腦一機介面
  4.1  引言
  4.2  神經反饋原理
    4.2.1  感覺運動節律的訓練
    4.2.2  神經反饋如何工作
  4.3  用於BCI控制的訓練範式
    4.3.1  用格拉茨腦一機介面訓練
    4.3.2  反饋刺激的影響
  4.4  最後的考慮或注意事項
  參考文獻
第5章  格拉茨腦一機介面
  5.1  引言
  5.2  格拉茨BCI
  5.3  運動想象作為心理策略
    5.3.1  在未參與的皮層身體部位區域中誘發的振蕩
    5.3.2  在參與的皮層身體部位區域中誘發的β振蕩
    5.3.3  β節律振蕩反彈(ERS)及其對BCI的重要性

  5.4  特徵提取與選擇
  5.5  頻帶和電極選擇
  5.6  格拉茨腦一機介面的特殊應用
    5.6.1  自定步調遊覽奧地利國家圖書館
    5.6.2  虛擬環境下自定步調輪椅移動的模擬
    5.6.3  對谷歌地球的控制
  5.7  未來展望
  參考文獻
第6章  實驗室和家居環境下腦一機介面的研究:沃茲沃思研究計劃
  6.1  引言
  6.2  基於感覺運動節律的游標控制
  6.3  基於P300的項目選擇
  6.4  家用BCI系統
……
第7章  通過機器學習技術探測心理狀態:柏林腦-機介面
第8章  基於腦電節律的腦-機介面實用設計
第9章  腦-機介面用於神經康復
第10章  非侵入式腦-機介面在神經假肢控制癱瘓手中的應用
第11章  腦-機介面用於閉鎖症患者的交流和控制
第12章  皮層內腦-機介面:神經時序簡史
第13章  基於從大腦和顱骨之間採集信號的腦-機介面
第14章  一種易於實現的基於皮層腦電功率譜變化的腦-機介面
第15章  利用BCI2000開展BCI研究
第16章  第一個商業化的腦-機介面運行環境
第17章  用於BCI的數字信號處理和機器學習
第18章  BCI研究中的自適應方法:入門教程
第19章  旨在廣泛應用(無處不在)的BCI

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