| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·脑-机接口系统的概述 | 第9-11页 |
| ·脑-机接口系统的研究意义 | 第11-12页 |
| ·脑-机接口系统的研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的研究目的及内容 | 第14-15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 基于左右手运动想象EEG的特征提取 | 第17-28页 |
| ·实验数据 | 第17-20页 |
| ·2003年BCI竞赛数据集Ⅲ | 第17页 |
| ·2005年BCI竞赛数据集Ⅲb | 第17-19页 |
| ·2008年BCI竞赛数据集Ⅱb | 第19-20页 |
| ·数据预处理 | 第20-22页 |
| ·滤波 | 第20页 |
| ·频谱分析 | 第20-22页 |
| ·特征提取算法 | 第22-27页 |
| ·Morlet小波 | 第22-23页 |
| ·基于Morlet小波的脑电信号特征提取 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于信息累积的序贯分类算法研究 | 第28-53页 |
| ·序贯LDA分类算法 | 第28-34页 |
| ·LDA分类算法 | 第28-29页 |
| ·序贯LDA分类器 | 第29-30页 |
| ·结果分析 | 第30-34页 |
| ·SVM分类算法 | 第34-40页 |
| ·SVM分类算法 | 第34-36页 |
| ·序贯SVM算法 | 第36页 |
| ·结果分析 | 第36-40页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第40-47页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第40-41页 |
| ·基于Chernoff界的序贯Bayesian分类算法 | 第41-42页 |
| ·序贯Bayesian分类器 | 第42页 |
| ·结果分析 | 第42-47页 |
| ·序贯概率比检验算法 | 第47-52页 |
| ·序贯概率比检验算法简介 | 第47-48页 |
| ·基于序贯概率比检验的分类算法 | 第48-51页 |
| ·SPRT算法的分类结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 4 SPRT算法在多类运动想象EEG分类中的应用 | 第53-60页 |
| ·实验数据 | 第53页 |
| ·数据预处理 | 第53-56页 |
| ·CAR | 第53页 |
| ·滤波 | 第53页 |
| ·数据分析 | 第53-56页 |
| ·Morlet小波与CSP相结合的特征提取算法 | 第56-57页 |
| ·分类结果及讨论 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 本文主要研究工作总结 | 第60-61页 |
| 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |