| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 脑-机接口研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2.1 脑-机接口概述 | 第9-10页 |
| 1.2.2 脑-机接口分类 | 第10-11页 |
| 1.2.3 脑-机接口的研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究的现状及面临的问题 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的研究内容和安排 | 第14-15页 |
| 第2章 脑电信号及常用分析方法 | 第15-21页 |
| 2.1 脑电信号的产生 | 第15-16页 |
| 2.1.1 人脑结构及生理功能分区 | 第15-16页 |
| 2.1.2 脑电信号的产生 | 第16页 |
| 2.2 脑电信号的特点 | 第16-18页 |
| 2.3 常用的脑电特分析方法 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 实验数据预处理 | 第21-31页 |
| 3.1 实验数据采集过程 | 第21-23页 |
| 3.2 脑电信号中的噪声 | 第23-25页 |
| 3.3 独立分量分析（ICA）去除脑电信号中的噪声 | 第25-30页 |
| 3.3.1 独立分量分析方法简介 | 第25-26页 |
| 3.3.2 独立分量分析结果及去噪 | 第26-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 运动想象脑电信号的微状态分析 | 第31-45页 |
| 4.1 脑电微状态简介 | 第32-34页 |
| 4.2 运动想象脑电的微状态分析 | 第34-37页 |
| 4.2.1 从运动想象脑电信号获取原始电势分布地形图 | 第34-35页 |
| 4.2.2 对原始地形图进行聚类分析 | 第35-36页 |
| 4.2.3 将四种微状态匹配到每个被试者每种运动想象的脑电信号 | 第36-37页 |
| 4.2.4 左右手运动想象脑电的微状态时间序列参数 | 第37页 |
| 4.3 结果与分析 | 第37-44页 |
| 4.3.1 四种微状态之间的空间相关性 | 第37页 |
| 4.3.2 微状态时间序列参数的统计分析 | 第37-39页 |
| 4.3.3 微状态时间序列参数的差异分析 | 第39-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 结合脑电微状态和HMM的脑电分类 | 第45-60页 |
| 5.1 隐马尔科夫模型理论基础 | 第45-53页 |
| 5.1.1 马尔科夫过程 | 第45-46页 |
| 5.1.2 隐马尔可夫模型 | 第46-48页 |
| 5.1.3 HMM三个基本问题及解决方法 | 第48-53页 |
| 5.2 运用HMM实现运动想象脑电分类 | 第53-56页 |
| 5.2.1 HMM训练过程 | 第53-55页 |
| 5.2.2 数据识别分类阶段 | 第55-56页 |
| 5.3 分类结果及分析 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
