| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 脑机接口研究背景 | 第12-17页 |
| 1.1.1 脑机接口的定义 | 第12页 |
| 1.1.2 脑机接口的系统结构 | 第12-14页 |
| 1.1.3 脑机接口的类型 | 第14-17页 |
| 1.2 运动想象脑机接口研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.1 基于EEG的运动想象脑机接口 | 第17-18页 |
| 1.2.2 基于fNIRS的运动想象脑机接口 | 第18页 |
| 1.2.3 基于EEG和fNIRS的双模态运动想象脑机接口 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 基于双模态的运动想象脑机接口实验设计 | 第22-32页 |
| 2.1 运动想象激活脑区分布 | 第22-24页 |
| 2.2 被试 | 第24页 |
| 2.3 实验范式 | 第24-25页 |
| 2.4 双模态数据采集 | 第25-30页 |
| 2.4.1 EEG数据采集 | 第25-28页 |
| 2.4.2 fNIRS数据采集 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 双模态数据通道选择及预处理 | 第32-38页 |
| 3.1 EEG通道选择 | 第32-33页 |
| 3.2 EEG数据预处理 | 第33-34页 |
| 3.3 fNIRS通道选择 | 第34-35页 |
| 3.4 fNIRS数据预处理 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 EEG数据特征提取 | 第38-60页 |
| 4.1 现有的EEG数据特征提取算法 | 第38-41页 |
| 4.1.1 时域特征提取算法 | 第38页 |
| 4.1.2 频域、时频域特征提取算法 | 第38-41页 |
| 4.1.3 空域特征提取算法 | 第41页 |
| 4.2 结合时-频-空三域的特征提取方法的提出 | 第41-58页 |
| 4.2.1 时-频-空相关算法介绍 | 第42-46页 |
| 4.2.2 时-频-空三域方法与时-空、频-空两域方法比较 | 第46-48页 |
| 4.2.3 利用正弦信号对MEMD方法的改进 | 第48-58页 |
| 4.3 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 fNIRS数据特征提取 | 第60-68页 |
| 5.1 fNIRS数据特征提取方法 | 第60-63页 |
| 5.1.1 统计特征 | 第61页 |
| 5.1.2 变化趋势特征 | 第61-63页 |
| 5.1.3 滤波系数特征 | 第63页 |
| 5.2 fNIRS数据特征提取方法比较 | 第63-67页 |
| 5.2.1 fNIRS数据分析 | 第64页 |
| 5.2.2 fNIRS数据不同特征比较 | 第64-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 双模态数据融合 | 第68-82页 |
| 6.1 数据融合方法 | 第68-69页 |
| 6.2 特征选择方法 | 第69-71页 |
| 6.2.1 mRMR特征选择方法 | 第70页 |
| 6.2.2 二次规划特征选择方法 | 第70-71页 |
| 6.3 双模态特数据特征层融合结果 | 第71-80页 |
| 6.4 本章小结 | 第80-82页 |
| 第七章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 7.1 总结 | 第82-83页 |
| 7.2 展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 附录 | 第92-100页 |
| 作者简介 | 第100页 |