| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 论文主要工作与章节安排 | 第10-11页 |
| 第2章 黎曼流形与黎曼几何 | 第11-34页 |
| 2.1 微分几何 | 第11-15页 |
| 2.1.1 微分几何的发展历程 | 第11-12页 |
| 2.1.2 黎曼几何的发展历程与思想 | 第12-13页 |
| 2.1.3 微分几何的基本概念 | 第13-15页 |
| 2.2 流形学习 | 第15-25页 |
| 2.2.1 流形学习概述 | 第15-17页 |
| 2.2.2 全局特性保持方法 | 第17-21页 |
| 2.2.3 局部特性保持方法 | 第21-24页 |
| 2.2.4 流形学习算法的比较与存在的问题 | 第24-25页 |
| 2.3 协方差矩阵 | 第25-26页 |
| 2.4 黎曼流形与黎曼几何 | 第26-33页 |
| 2.4.1 黎曼度量 | 第26页 |
| 2.4.2 正切空间 | 第26-27页 |
| 2.4.3 测地线距离 | 第27页 |
| 2.4.4 黎曼指数与对数映射 | 第27-29页 |
| 2.4.5 对称正定矩阵的均值 | 第29-30页 |
| 2.4.6 在黎曼流形上的分类 | 第30-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 人脑多维时间序列磁信号 | 第34-40页 |
| 3.1 多维时间序列信号 | 第34-38页 |
| 3.1.1 定义与意义 | 第34-35页 |
| 3.1.2 处理多维时间序列信号的几个模型 | 第35-38页 |
| 3.2 人脑多维时间序列磁信号 | 第38-39页 |
| 3.2.1 脑机接口 | 第38-39页 |
| 3.2.2 脑磁图信号 | 第39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于空-时降维和联合距离调整的脑磁图信号分类 | 第40-57页 |
| 4.1 研究脑磁图信号的模型 | 第40-42页 |
| 4.1.1 研究脑磁图信号的一般模型 | 第40-41页 |
| 4.1.2 脑磁图信号的独特性质 | 第41页 |
| 4.1.3 本文采用的数据集 | 第41-42页 |
| 4.2 脑磁图信号解码的流程 | 第42-56页 |
| 4.2.1 基于组合滤波器的预处理 | 第42-45页 |
| 4.2.2 基于协方差特征与黎曼流形的特征提取 | 第45-47页 |
| 4.2.3 基于SVM与Lasso组合分类器的预分类 | 第47-49页 |
| 4.2.4 基于巴氏与黎曼距离的分类器优化 | 第49-55页 |
| 4.2.5 迁移对比 | 第55-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结展望 | 第57-59页 |
| 5.1 工作总结 | 第57页 |
| 5.2 工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |