| 中文摘要 | 第3-6页 |
| 英文摘要 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-40页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 脑电的生理基础 | 第13-16页 |
| 1.2.1 神经元电活动 | 第13-14页 |
| 1.2.2 脑电信号的产生和脑电图波形的分类 | 第14-16页 |
| 1.3 常用的脑电分析方法概述 | 第16-26页 |
| 1.3.1 概述常见脑电伪迹和滤除方法 | 第17-18页 |
| 1.3.2 时频域分析方法 | 第18-20页 |
| 1.3.3 非线性分析方法 | 第20-25页 |
| 1.3.4 脑电信号的分类与特征值提取 | 第25-26页 |
| 1.4 符号动力学分析方法概述 | 第26-29页 |
| 1.4.1 符号动力学简介 | 第26-27页 |
| 1.4.2 常用符号化方法总结 | 第27-29页 |
| 1.5 本文工作 | 第29-31页 |
| 参考文献 | 第31-40页 |
| 第二章 基于分立导联特征的拓扑图分析 | 第40-59页 |
| 2.1 实验背景和目的 | 第40页 |
| 2.2 实验设计与数据采集 | 第40-42页 |
| 2.2.1 实验设计 | 第40-41页 |
| 2.2.2 数据采集与预处理 | 第41-42页 |
| 2.3 方法理论 | 第42-45页 |
| 2.3.1 样本熵 | 第42页 |
| 2.3.2 符号化样本熵 | 第42-44页 |
| 2.3.3 节律相对能量 | 第44页 |
| 2.3.4 差异拓扑图分析 | 第44-45页 |
| 2.4 结果分析 | 第45-54页 |
| 2.4.1 仿真数据分析 | 第45-46页 |
| 2.4.2 样本熵与符号化样本熵用于EEG信号分析 | 第46-50页 |
| 2.4.3 相对节律能量拓扑图分析EEG | 第50-51页 |
| 2.4.4 分析闭眼状态EEG | 第51-54页 |
| 2.4.5 相图分析EEG时间序列 | 第54页 |
| 2.5 结果讨论 | 第54-55页 |
| 2.5.1 从物理性质讨论 | 第55页 |
| 2.5.2 从生理角度讨论 | 第55页 |
| 2.6 小结 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 第三章 工作记忆任务下的脑连接拓扑图的研究 | 第59-76页 |
| 3.1 工作记忆的研究背景 | 第59-61页 |
| 3.2 实验设计与数据采集 | 第61-63页 |
| 3.2.1 实验设计 | 第61-62页 |
| 3.2.2 数据采集与预处理 | 第62-63页 |
| 3.3 方法理论 | 第63-65页 |
| 3.3.1 EEG中的Pearson相关 | 第63页 |
| 3.3.2 替代数据 | 第63-64页 |
| 3.3.3 连接强度和节点连接度的定义 | 第64页 |
| 3.3.4 脑连接拓扑图 | 第64-65页 |
| 3.4 结果分析 | 第65-71页 |
| 3.4.1 替代数据的相关性分析 | 第65-66页 |
| 3.4.2 EEG分析结果 | 第66页 |
| 3.4.3 脑连接变化拓扑图 | 第66-69页 |
| 3.4.4 测试组平均拓扑图的变化 | 第69-71页 |
| 3.5 小结与讨论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 第四章 延时符号化联合熵研究大脑活动的耦合性 | 第76-92页 |
| 4.1 研究背景 | 第76页 |
| 4.2 实验方法和数据预处理 | 第76-77页 |
| 4.3 方法理论 | 第77-81页 |
| 4.3.1 符号化联合熵 | 第77-79页 |
| 4.3.2 双滑动延时窗口 | 第79-80页 |
| 4.3.3 替代数据 | 第80-81页 |
| 4.4 结果分析 | 第81-88页 |
| 4.4.1 Henon序列分析 | 第81-84页 |
| 4.4.2 两种大脑活动下的同步耦合 | 第84-85页 |
| 4.4.3 两种状态下的延时耦合 | 第85-86页 |
| 4.4.4 所有测试者的统计结果分析 | 第86-88页 |
| 4.5 小结与讨论 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 第五章 总结与展望 | 第92-96页 |
| 5.1 主要研究内容和结论 | 第92-94页 |
| 5.2 今后工作展望 | 第94-96页 |
| 攻读博士学位期间主要工作成果 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |