脑电（EEG）信号灰色处理方法的研究
| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| 1．1 课题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1．2 论文主要工作及内容 | 第11-12页 |
| 1．3 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 脑电信号及分析方法 | 第13-21页 |
| 2．1 脑电信号概述 | 第13-17页 |
| 2．1．1 脑电的研究历史 | 第13-14页 |
| 2．1．2 脑电信号的采集 | 第14-15页 |
| 2．1．3 脑电信号的分类 | 第15-16页 |
| 2．1．4 脑电信号的特点 | 第16-17页 |
| 2．2 脑电信号的分析处理 | 第17-21页 |
| 第三章 脑电信号的灰建模及特征提取 | 第21-39页 |
| 3．1 脑电数据的获取及预处理 | 第21-27页 |
| 3．1．1 原始脑电数据的获取 | 第21-24页 |
| 3．1．2 脑电数据的预处理 | 第24-27页 |
| 3．2 脑电信号的GM(1，1)建模 | 第27-31页 |
| 3．2．1 灰建模理论概述 | 第27-28页 |
| 3．2．2 GM(1，1)建模 | 第28-30页 |
| 3．2．3 脑电信号的GM(1，1)建模 | 第30-31页 |
| 3．3 模型参数估计及脑电特征提取 | 第31-39页 |
| 3．3．1 模型参数估计 | 第31-32页 |
| 3．3．2 脑电特征提取 | 第32-39页 |
| 第四章 脑电信号的模式识别 | 第39-53页 |
| 4．1 模式识别的概念及基本方法 | 第39-43页 |
| 4．1．1 概述 | 第39-40页 |
| 4．1．2 模式识别方法 | 第40-41页 |
| 4．1．3 模式识别系统 | 第41-43页 |
| 4．2 脑电信号模式识别的总体方案及基本组成 | 第43-44页 |
| 4．3 脑电信号的分类决策 | 第44-53页 |
| 4．3．1 基于实例的学习方法 | 第44-47页 |
| 4．3．2 分类决策 | 第47-53页 |
| 第五章 结论 | 第53-55页 |
| 5．1 本文的研究成果 | 第53页 |
| 5．2 进一步的工作 | 第53-54页 |
| 5．3 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
