脑电时空信息研究

摘要	第1-8页
第一章 绪论	第8-10页
·前言	第8-9页
·本论文的组织	第9-10页
第二章 基于协同学原理的时空模式分解	第10-25页
·引言	第10页
·协同学原理	第10-11页
·EEG信号的模式分解	第11页
·具体的算法过程	第11-14页
·遗传算法概要	第14-16页
·实际数据的应用效果	第16-18页
·数据收集	第16页
·数据处理方法	第16-17页
·时空模式分解结果	第17页
·基于数据的相减处理结果	第17-18页
·有关空间注意的讨论	第18-19页
·注意增强P11，N11，P	第18页
·注意对P21的影响	第18页
·注意与刺激同侧时将使P31的潜伏期缩短	第18-19页
·关于注意机制的讨论和假设	第19页
·用时空动力学来解释结果	第19-25页
第三章 脑电的空间微状态分析	第25-40页
·脑电的空间微状态分析的概述	第25-26页
·脑电空间微状态的处理方法	第26-40页
·基于瞬时脑电场结构的随机统计模型	第26-31页
·数据采集及实验过程	第30-31页
·数据处理结果	第31页
·基于瞬时脑电场的空间拓扑结构的统计模型	第31-40页
·概述	第31-32页
·实际数据的应用	第32-33页
·关于视觉通路实验结果的讨论	第33-40页
第四章 结论及展望	第40-41页
·结论	第40页
·展望	第40-41页
参考文献	第41-44页
致谢	第44-45页
个人简历及研究生期间的研究成果	第45页