| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 神经心理学 | 第11-12页 |
| 1.2.2 神经影像学 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于脑电信号分析的MCI早期评估 | 第13-15页 |
| 1.2.4 游戏对于脑功能状态干预研究 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究目的及主要内容安排 | 第16-17页 |
| 第2章 脑电信号电生理基础 | 第17-23页 |
| 2.1 脑电生理基础 | 第17-18页 |
| 2.2 脑电信号产生机理及分类 | 第18-20页 |
| 2.2.1 脑电信号产生机理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 脑电信号分类 | 第19-20页 |
| 2.3 脑电信号分析方法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 脑电信号特点 | 第20页 |
| 2.3.2 脑电信号影响因素 | 第20-21页 |
| 2.3.3 脑电信号研究方法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 脑电信号非线性特征提取算法与分析 | 第23-35页 |
| 3.1 复杂度 | 第23-24页 |
| 3.2 脑电熵 | 第24-28页 |
| 3.2.1 近似熵 | 第24-25页 |
| 3.2.2 符号转移熵 | 第25-26页 |
| 3.2.3 样本熵 | 第26-27页 |
| 3.2.4 排列熵 | 第27-28页 |
| 3.3 多重分形去趋势波动分析 | 第28-31页 |
| 3.4 基于改进排列熵算法的脑电信息特征提取 | 第31-33页 |
| 3.4.1 改进排列熵算法 | 第31-32页 |
| 3.4.2 基于改进排列熵与多重分形指数结合的脑电特征提取 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 实验采集与结果分析 | 第35-53页 |
| 4.1 实验准备与数据采集 | 第35-37页 |
| 4.2 脑电信号复杂度分析 | 第37-39页 |
| 4.3 脑电熵分析 | 第39-49页 |
| 4.3.1 样本熵结果分析 | 第39-41页 |
| 4.3.2 符号转移熵结果分析 | 第41-43页 |
| 4.3.3 多重分形去趋势波动分析 | 第43-47页 |
| 4.3.4 改进排列熵算法结果分析 | 第47-49页 |
| 4.4 统计分析与分类 | 第49-51页 |
| 4.4.1 支持向量机 | 第49-51页 |
| 4.4.2 分类结果 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 系统设计 | 第53-75页 |
| 5.1 采集硬件设备 | 第53-55页 |
| 5.2 芯片介绍 | 第55-56页 |
| 5.3 蓝牙通讯 | 第56页 |
| 5.4 PC界面 | 第56-58页 |
| 5.5 C | 第58-61页 |
| 5.5.1 C | 第58-59页 |
| 5.5.2 C | 第59-61页 |
| 5.6 界面功能介绍 | 第61-73页 |
| 5.6.1 登陆界面 | 第61-62页 |
| 5.6.2 评估界面 | 第62-63页 |
| 5.6.3 量表界面 | 第63-66页 |
| 5.6.4 脑电信号特征界面 | 第66-68页 |
| 5.6.5 游戏训练界面 | 第68-73页 |
| 5.7 本章小结 | 第73-75页 |
| 结论 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |