| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第10页 |
| 第一章 研究综述 | 第10-18页 |
| 1.1 情绪的界定 | 第10-11页 |
| 1.2 面孔与身体表情识别的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 面孔表情识别的实证研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 身体表情识别的实证研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 面孔与身体表情识别的整合研究 | 第13-14页 |
| 1.3 情绪加工的事件相关电位成分 | 第14-18页 |
| 1.3.1 早期（0-150ms） | 第14-15页 |
| 1.3.2 中期（150-300ms） | 第15页 |
| 1.3.3 晚期（300ms之后） | 第15-18页 |
| 第二章 问题提出与研究意义 | 第18-20页 |
| 2.1 问题提出 | 第18页 |
| 2.1.1 已有研究存在的局限 | 第18页 |
| 2.1.2 本研究拟探讨的问题 | 第18页 |
| 2.2 研究假设 | 第18-19页 |
| 2.3 研究意义及创新 | 第19-20页 |
| 2.3.1 理论意义 | 第19页 |
| 2.3.2 实践意义 | 第19页 |
| 2.3.3 研究创新 | 第19-20页 |
| 第三章 实验一：面孔与身体表情识别的比较 | 第20-34页 |
| 3.1 研究目的 | 第20页 |
| 3.2 方法 | 第20-24页 |
| 3.2.1 被试 | 第20页 |
| 3.2.2 刺激材料 | 第20-21页 |
| 3.2.3 实验程序与任务 | 第21-22页 |
| 3.2.4 ERP数据处理与统计分析 | 第22-24页 |
| 3.2.5 行为数据统计分析 | 第24页 |
| 3.3 结果 | 第24-27页 |
| 3.3.1 行为结果 | 第24-25页 |
| 3.3.2 ERP结果 | 第25-27页 |
| 3.4 讨论 | 第27-34页 |
| 3.4.1 P100反映情绪早期的自动化加工 | 第31页 |
| 3.4.2 N170对面孔表情加工更为敏感 | 第31-32页 |
| 3.4.3 P200反映注意资源的分配 | 第32页 |
| 3.4.4 LPP反映情绪信息的深入加工 | 第32-34页 |
| 第四章 实验二：面孔与身体表情识别的交互影响 | 第34-48页 |
| 4.1 目的 | 第34页 |
| 4.2 实验 2a | 第34-37页 |
| 4.2.1 被试 | 第34页 |
| 4.2.2 刺激材料 | 第34页 |
| 4.2.3 实验程序与任务 | 第34-36页 |
| 4.2.4 ERP数据处理与统计分析 | 第36-37页 |
| 4.2.5 行为数据统计分析 | 第37页 |
| 4.3 实验2a结果 | 第37-40页 |
| 4.3.1 实验2a行为结果 | 第37页 |
| 4.3.2 实验2aERP结果 | 第37-40页 |
| 4.4 实验2b | 第40-42页 |
| 4.4.1 被试 | 第40页 |
| 4.4.2 刺激材料 | 第40页 |
| 4.4.3 实验程序与任务 | 第40-41页 |
| 4.4.4 ERP数据处理与统计分析 | 第41-42页 |
| 4.4.5 行为数据统计分析 | 第42页 |
| 4.5 实验2b结果 | 第42-44页 |
| 4.5.1 实验2b行为结果 | 第42页 |
| 4.5.2 实验2bERP结果 | 第42-44页 |
| 4.6 讨论 | 第44-48页 |
| 4.6.1 悲伤情绪在P100阶段不存在“负性偏向” | 第45页 |
| 4.6.2 N170的结果反映身体情绪载体具有优势 | 第45-46页 |
| 4.6.3 N200反映了认知加工的冲突效应 | 第46页 |
| 4.6.4 LPP反映情绪认知的深层次加工 | 第46-48页 |
| 第五章 总讨论 | 第48-52页 |
| 5.1 威胁性情绪加工的早期“负性偏向”效应 | 第48页 |
| 5.2 个体对身体表情的识别符合“面孔表情加工三阶段模型” | 第48-49页 |
| 5.3 情绪载体效应的神经生理时间进程特点 | 第49-50页 |
| 5.4 展望与不足 | 第50-52页 |
| 第六章 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 硕士期间论文发表情况及参与的研究项目 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
