默想语音识别：算法研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 默想语音的概念 | 第9页 |
| 1.2 默想语音识别的原理 | 第9-11页 |
| 1.2.1 脑机接口结构 | 第10-11页 |
| 1.2.2 神经信息解码 | 第11页 |
| 1.3 默想语音识别的研究综述 | 第11-13页 |
| 1.4 我们的探索工作定义 | 第13-14页 |
| 1.5 创新点声明 | 第14-15页 |
| 第二章 研究基础 | 第15-21页 |
| 2.1 脑机制非线性特征 | 第15页 |
| 2.2 脑信号识别的研究范式 | 第15-17页 |
| 2.3 国外脑机接口系统述评 | 第17-18页 |
| 2.4 NIRS-Based BCI 概要 | 第18-20页 |
| 2.4.1 神经血管耦合规律及脑耳反射机制 | 第18-19页 |
| 2.4.2 NIRS 散射成像基础 | 第19-20页 |
| 2.4.3 NIRS-Based BCI | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于混沌理论的默想语音解码 | 第21-38页 |
| 3.1 基于混沌理论的解码意义 | 第21-22页 |
| 3.2 实验设计方法 | 第22-24页 |
| 3.2.1 设计思路 | 第22-23页 |
| 3.2.2 实验步骤 | 第23-24页 |
| 3.3 语音音素的混沌性结果分析 | 第24-30页 |
| 3.3.1 相图法分析 | 第24-29页 |
| 3.3.2 李雅普诺夫指数分析 | 第29-30页 |
| 3.4 单字、双字的混沌性结果分析 | 第30-37页 |
| 3.4.1 单字的李雅普诺夫指数分析 | 第30-32页 |
| 3.4.2 双字的李雅普诺夫指数分析 | 第32-35页 |
| 3.4.3 单字、双字的分形维数分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于锋电位检测的默想语音解码 | 第38-54页 |
| 4.1 基于锋电位检测的解码意义 | 第38页 |
| 4.2 确定锋电位检测算法：TEO′检测算法 | 第38-40页 |
| 4.2.1 锋电位检测方法 | 第39页 |
| 4.2.2 TEO′检测算法 | 第39-40页 |
| 4.3 实验设计方法 | 第40-41页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第41-52页 |
| 4.4.1 算法效果分析 | 第41-42页 |
| 4.4.2 默想汉字数据段提取有效区间 | 第42-44页 |
| 4.4.3 默想汉字结果分析 | 第44-52页 |
| 4.4.3.1 单字锋电位结果分析 | 第44-50页 |
| 4.4.3.2 双字锋电位结果分析 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
