| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 脑机接口技术简介 | 第9-12页 |
| 1.2.1 脑机接口基本原理 | 第9-11页 |
| 1.2.3 脑机接口的评价准则 | 第11-12页 |
| 1.3 脑机接口的应用前景和当前难点 | 第12-16页 |
| 1.3.1 脑机接口的应用前景 | 第12-15页 |
| 1.3.2 脑机接口当前的难点 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第16-17页 |
| 第2章 脑电信号及实验数据的采集 | 第17-26页 |
| 2.1 脑电信号的产生 | 第18-19页 |
| 2.2 脑电信号的分类 | 第19-21页 |
| 2.2.1 自发脑电 | 第19-20页 |
| 2.2.2 诱发脑电 | 第20-21页 |
| 2.3 实验数据的采集 | 第21-26页 |
| 2.3.1 国际BCI竞赛数据集一 | 第22-24页 |
| 2.3.2 国际BCI竞赛数据集二 | 第24-26页 |
| 第3章 脑电信号的特征提取和分类方法 | 第26-33页 |
| 3.1 脑电信号的预处理方法 | 第26-27页 |
| 3.2 共空域模式(CSP)特征提取 | 第27-28页 |
| 3.3 特征分类算法 | 第28-33页 |
| 3.3.1 Fisher判别分析 | 第28-31页 |
| 3.3.2 稀疏表示分类 | 第31-33页 |
| 第4章 基于滤波器组的频带优化选择算法 | 第33-44页 |
| 4.1 ERD/ERS现象 | 第33-35页 |
| 4.2 一般的频带选择算法 | 第35-37页 |
| 4.3 滤波器组特征选择相结合的频带优化算法 | 第37-44页 |
| 4.3.1 系数抽样的FIR滤波器的设计 | 第37-40页 |
| 4.3.2 Fisherscore结合网格搜索的特征选择 | 第40-44页 |
| 第5章 滤波器组和稀疏表示相结合的算法的应用 | 第44-56页 |
| 5.1 实验算法的设计 | 第44-50页 |
| 5.1.1 滤波器组分解子带及特征选择 | 第45-47页 |
| 5.1.2 最优子带的稀疏表示分类 | 第47-49页 |
| 5.1.3 10×5倍交叉验证策略 | 第49-50页 |
| 5.2 两次国际竞赛实验数据结果的比较和分析 | 第50-56页 |
| 5.2.1 五种算法应用于国际BCI竞赛数据一 | 第50-53页 |
| 5.2.2 五种算法应用于国际BCI竞赛数据二 | 第53-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 全文总结 | 第56-57页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第63页 |