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脑科学应用技术 版权信息
- ISBN：9787030627025
- 条形码：9787030627025 ; 978-7-03-062702-5
- 装帧：平装胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
脑科学应用技术 本书特色
《脑科学应用技术》主要介绍脑科学技术在生活中的应用，通过对人体各主要神经元集群生物电信号的研究，构建人脑脑网络模型，进而对人脑疲劳检测、脑机接口等研究进行深人探讨，进一步揭示脑科学的奥秘,主要分为脑科学在驾驶疲劳领域的研究和脑科学在脑电服务机器人领域的研究。《脑科学应用技术》共6章，主要包括以下内容：脑科学研究内容，基于复杂脑网络的驾驶疲劳检测理论分析，高速公路驾车环境下长途客车驾驶疲劳检测分析，出租车驾驶员不同休息方式下驾驶疲劳缓解研究，基于经皮穴位电刺激的驾驶疲劳缓解方法研究，以及脑电服务机器人研究。
脑科学应用技术 内容简介
本书主要介绍作者研究的脑科学技术在生活中的应用, 通过对人体各主要神经元集群生物电信号的研究, 构建人脑脑网络模型, 进而对人脑疲劳检测, 脑-机接口等研究进行深入探讨, 进一步揭示了脑科学的奥秘。全书主要分为脑科学在疲劳驾驶领域的研究和在脑电机器人领域的研究。前者主要围绕驾驶疲劳检测与缓解两方面问题展开研究: 结合人类大脑主要区域间神经认知活动协调程度差异, 利用同步似然理论, 建立了基于较少脑电极的脑网络模型, 并根据脑网络模型的小世界网络特征, 实时检测分析司机驾驶疲劳状态变化 ; 后者则是利用脑科学技术研究基于运动想象技术的家庭服务机器人。
脑科学应用技术 目录
目录
前言
第1章 脑科学研究内容 1
1.1 脑科学概述 1
1.2 脑科学发展趋势 2
1.3 本书的研究内容 2
1.3.1 人脑疲劳 2
1.3.2 人脑运动想象 5
参考文献 6
第2章 基于复杂脑网络的驾驶疲劳检测理论分析 8
2.引言 8
2.2 复杂脑网络 8
2.2.1 图论 8
2.2.2 复杂网络 12
2.2.3 脑网络 15
2.3 脑区关联 17
2.3.1 脑网络模型建立 18
2.3.2 脑网络特征分析 26
2.4 本章小结 26
参考文献 27
第3章 高速公路驾车环境下长途客车驾驶疲劳检测分析 32
3.1 引言 32
3.2 长途客车驾驶疲劳成因 32
3.2.1 驾驶员精神疲劳 33
3.2.2 驾驶员体力疲劳 34
3.3 长途客车驾驶疲劳检测实验 35
3.3.1 实验方案 35
3.3.2 基于复杂脑网络的疲劳特征提取 30
3.4 脑电功率谱特征分析 42
3.4.1 相对功率谱特征分析 42
3.4.2 相对功率谱比值特征分析 44
3.5 眨眼特征分析 45
3.5.1 眨眼频率 45
3.5.2 眼动频率 40
3.6 问卷调查分析 54
3.7 判别方法评价 55
3.7.1 数据相关性分析 55
3.7.2 数据离散度分析 58
3.8 本章小结 59
参考文献 60
第4章 出租车驾驶员不同休息方式下驾驶疲劳缓解研究 62
4.1 引言 62
4.2 出租车驾驶员疲劳检测与缓解实验 63
4.2.1 被试者 63
4.2.2 实验步骤 63
4.2.3 实验数据采集 64
4.2.4 数据预处理 65
4.3 驾驶疲劳特征分析 66
4.3.1 驾驶疲劳程度分析 66
4.3.2 复杂脑网络分析 60
4.3.3 率值分析 03
4.3.4 眼电信号特征分析 05
4.4 判别方法评价 06
4.5 本章小结 00
参考文献 77
第5章 基于经皮穴位电刺激的驾驶疲劳缓解方法研究 79
5.1 引言 79
5.2 驾驶疲劳缓解常用方法 79
5.3 经皮电刺激缓解驾驶疲劳方法 80
5.3.1 人体经络研究 80
5.3.2 穴位刺激 80
5.4 基于经皮穴位电刺激的驾驶疲劳缓解半实物仿真实验 85
5.4.1 半实物仿真平台介绍 85
5.4.2 被试者 91
5.4.3 任务和步骤 91
5.4.4 数据预处理 92
5.4.5 实验结果分析 93
5.4.6 分析方法评价 105
5.5 本章小结 108
参考文献 108
第6章 脑电服务机器人研究 111
6.1 引言 111
6.2 脑机接口技术 111
6.3 脑电机器人平台本体设计 112
6.4 运动思维想象脑电特征分析 113
6.5 综合判别 116
6.6 机器人自动回程 117
6.7 本章小结 119
参考文献 119
前言
第1章 脑科学研究内容 1
1.1 脑科学概述 1
1.2 脑科学发展趋势 2
1.3 本书的研究内容 2
1.3.1 人脑疲劳 2
1.3.2 人脑运动想象 5
参考文献 6
第2章 基于复杂脑网络的驾驶疲劳检测理论分析 8
2.引言 8
2.2 复杂脑网络 8
2.2.1 图论 8
2.2.2 复杂网络 12
2.2.3 脑网络 15
2.3 脑区关联 17
2.3.1 脑网络模型建立 18
2.3.2 脑网络特征分析 26
2.4 本章小结 26
参考文献 27
第3章 高速公路驾车环境下长途客车驾驶疲劳检测分析 32
3.1 引言 32
3.2 长途客车驾驶疲劳成因 32
3.2.1 驾驶员精神疲劳 33
3.2.2 驾驶员体力疲劳 34
3.3 长途客车驾驶疲劳检测实验 35
3.3.1 实验方案 35
3.3.2 基于复杂脑网络的疲劳特征提取 30
3.4 脑电功率谱特征分析 42
3.4.1 相对功率谱特征分析 42
3.4.2 相对功率谱比值特征分析 44
3.5 眨眼特征分析 45
3.5.1 眨眼频率 45
3.5.2 眼动频率 40
3.6 问卷调查分析 54
3.7 判别方法评价 55
3.7.1 数据相关性分析 55
3.7.2 数据离散度分析 58
3.8 本章小结 59
参考文献 60
第4章 出租车驾驶员不同休息方式下驾驶疲劳缓解研究 62
4.1 引言 62
4.2 出租车驾驶员疲劳检测与缓解实验 63
4.2.1 被试者 63
4.2.2 实验步骤 63
4.2.3 实验数据采集 64
4.2.4 数据预处理 65
4.3 驾驶疲劳特征分析 66
4.3.1 驾驶疲劳程度分析 66
4.3.2 复杂脑网络分析 60
4.3.3 率值分析 03
4.3.4 眼电信号特征分析 05
4.4 判别方法评价 06
4.5 本章小结 00
参考文献 77
第5章 基于经皮穴位电刺激的驾驶疲劳缓解方法研究 79
5.1 引言 79
5.2 驾驶疲劳缓解常用方法 79
5.3 经皮电刺激缓解驾驶疲劳方法 80
5.3.1 人体经络研究 80
5.3.2 穴位刺激 80
5.4 基于经皮穴位电刺激的驾驶疲劳缓解半实物仿真实验 85
5.4.1 半实物仿真平台介绍 85
5.4.2 被试者 91
5.4.3 任务和步骤 91
5.4.4 数据预处理 92
5.4.5 实验结果分析 93
5.4.6 分析方法评价 105
5.5 本章小结 108
参考文献 108
第6章 脑电服务机器人研究 111
6.1 引言 111
6.2 脑机接口技术 111
6.3 脑电机器人平台本体设计 112
6.4 运动思维想象脑电特征分析 113
6.5 综合判别 116
6.6 机器人自动回程 117
6.7 本章小结 119
参考文献 119
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