| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-22页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 人机交互 | 第9-13页 |
| 1.2.1 研究人机交互技术的意义 | 第9-10页 |
| 1.2.2 人机交互研究进展 | 第10页 |
| 1.2.3 人机交互系统分类 | 第10-11页 |
| 1.2.4 多通道交互 | 第11-13页 |
| 1.3 生物电特征 | 第13-15页 |
| 1.3.1 生物电信号 | 第13-14页 |
| 1.3.2 生物电信号选取 | 第14-15页 |
| 1.4 眼电信号 | 第15-17页 |
| 1.4.1 眼电信号特征 | 第15-17页 |
| 1.4.2 眼动检测技术 | 第17页 |
| 1.5 运动想象 | 第17-20页 |
| 1.5.1 左右手运动想象特征 | 第17-18页 |
| 1.5.2 脑机接口的研究进展 | 第18-20页 |
| 1.6 本文研究意义及主要内容 | 第20-22页 |
| 2 眼电与运动想象脑电信号预处理 | 第22-29页 |
| 2.1 眼电信号常用预处理方法 | 第22-23页 |
| 2.1.1 低通滤波 | 第22页 |
| 2.1.2 学形态学一维滤波法 | 第22-23页 |
| 2.2 中值滤波 | 第23-25页 |
| 2.3 常用脑电信号预处理方法 | 第25-26页 |
| 2.3.1 数字滤波器去噪 | 第26页 |
| 2.3.2 小波去噪 | 第26页 |
| 2.4 大拉普拉斯参考空间滤波 | 第26-27页 |
| 2.5 巴特沃斯频率滤波 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 眼电信号与运动想象脑电信号特征提取和分类 | 第29-40页 |
| 3.1 眼电信号特征提取 | 第29-31页 |
| 3.1.1 归一化法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 自适应归一化法 | 第30-31页 |
| 3.2 眼电信号特征分类 | 第31-33页 |
| 3.2.1 阈值决策模块 | 第31-33页 |
| 3.3 脑电常用特征提取方法 | 第33-34页 |
| 3.3.1 时、频域分析 | 第33-34页 |
| 3.3.2 双谱分析 | 第34页 |
| 3.4 脑电常用特征分类方法 | 第34-37页 |
| 3.4.1 误差反向传播算法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 贝叶斯分类器 | 第35页 |
| 3.4.3 支持向量机 | 第35-37页 |
| 3.5 共空间模式 | 第37-38页 |
| 3.6 线性判别分析 | 第38-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 眼电信号与脑电信号离线分析 | 第40-48页 |
| 4.1 离线分析实验平台 | 第40页 |
| 4.2 眼电信号采集与分析 | 第40-45页 |
| 4.2.1 数据采集 | 第40-41页 |
| 4.2.2 离线信号分析 | 第41-45页 |
| 4.3 脑电信号采集与分析 | 第45-47页 |
| 4.3.1 数据采集 | 第45页 |
| 4.3.2 离线分析 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 在线实验与应用 | 第48-61页 |
| 5.1 基于TCP连接的LabVIEW在线程序平台 | 第48-49页 |
| 5.1.1 Labview开发平台 | 第48页 |
| 5.1.2 基于TCP连接的实时通讯模块 | 第48-49页 |
| 5.2 在线实验 | 第49-54页 |
| 5.2.1 眼球扫视在线实验 | 第49-52页 |
| 5.2.2 运动想象在线实验 | 第52-54页 |
| 5.3 多模态人机交互系统 | 第54-59页 |
| 5.3.1 字符输入模块 | 第55-57页 |
| 5.3.2 游戏娱乐模块 | 第57-58页 |
| 5.3.3 需求监护模块 | 第58-59页 |
| 5.4 本章总结 | 第59-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |