| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 脑机接口和脑电信号的研究基础 | 第16-22页 |
| ·脑机接口的定义及组成结构 | 第16-18页 |
| ·脑机接口的定义 | 第16页 |
| ·脑机接口系统组成 | 第16-18页 |
| ·脑电信号基础知识 | 第18-20页 |
| ·脑电信号的产生 | 第18-19页 |
| ·脑电信号的特点 | 第19-20页 |
| ·脑电信号的分类 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 运动想象脑电信号的特征提取与分类方法 | 第22-32页 |
| ·运动想象脑电信号的采集及预处理 | 第22-24页 |
| ·运动想象脑电信号的采集 | 第22-23页 |
| ·运动想象脑电信号的预处理方法 | 第23-24页 |
| ·运动想象脑电信号的特征提取算法 | 第24-25页 |
| ·运动想象脑电信号的分类算法 | 第25-29页 |
| ·本章小结 | 第29-32页 |
| 第4章 基于投票的稀疏表示运动想象信号分类 | 第32-44页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·共同空间模式（CSP）算法简介 | 第33-35页 |
| ·信号分类算法 | 第35-37页 |
| ·数据预处理 | 第35页 |
| ·线性稀疏表示模型 | 第35-37页 |
| ·基于投票的稀疏表示分类方法 | 第37页 |
| ·数据简介及实验结果分析 | 第37-43页 |
| ·实验数据简介 | 第37-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 基于信号投影能量特征的稀疏表示脑电信号分类算法 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44-45页 |
| ·信号投影能量（PP）特征提取算法 | 第45-47页 |
| ·稀疏表示分类 | 第47-48页 |
| ·实验算法及结果分析 | 第48-50页 |
| ·实验算法 | 第48-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者简介 | 第60页 |