| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第9-12页 |
| ·脑-机接口的概念及应用 | 第9-10页 |
| ·基于视觉诱发的脑-机接口系统 | 第10-11页 |
| ·新型智能家居技术 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·课题的研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·面临的技术问题 | 第14页 |
| ·课题研究目的和主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 脑电信号的采集与预处理 | 第16-32页 |
| ·EEG 的概述 | 第16-17页 |
| ·EEG 的产生机理 | 第16页 |
| ·EEG 的分类及影响因素 | 第16-17页 |
| ·SSVEP 的采集及诱发模式 | 第17-19页 |
| ·视觉刺激器 | 第19-20页 |
| ·采集系统的组成 | 第20-21页 |
| ·采集实验的设计 | 第21-22页 |
| ·基于 DSP 的预处理算法 | 第22-31页 |
| ·数字滤波器的设计 | 第22-25页 |
| ·FIR 滤波器在 DSP 上实现 | 第25-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 视觉诱发脑电信号的特征提取及 DSP 实现 | 第32-48页 |
| ·视觉诱发脑电信号常用的特征提取算法 | 第32-34页 |
| ·视觉诱发脑电信号特征提取算法的比较 | 第34-44页 |
| ·SSVEP 的 FFT 处理 | 第34-39页 |
| ·功率谱估计对 SSVEP 的处理 | 第39-44页 |
| ·基于 DSP 的 SSVEP 特征提取算法 | 第44-47页 |
| ·程序设计 | 第44页 |
| ·处理结果分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于 Zigbee 的智能家电控制系统 | 第48-61页 |
| ·Zigbee 技术 | 第48-52页 |
| ·无线网络分类及数据传输协议 | 第49页 |
| ·Zigbee 技术的协议栈规范及网络拓扑结构 | 第49-51页 |
| ·Zigbee 协议栈 OSAL 简介 | 第51-52页 |
| ·CC2530 硬件资源 | 第52页 |
| ·基于 Zigbee 的智能家电网络设计及实现 | 第52-56页 |
| ·系统总体设计 | 第52-53页 |
| ·协调器和终端节点之间的通讯协议 | 第53-54页 |
| ·协调器和终端节点之间的数据传输 | 第54-56页 |
| ·智能家电控制系统的硬件设计 | 第56-60页 |
| ·电源电路 | 第56-57页 |
| ·DSP 与 Zigbee 之间的串口通讯 | 第57-58页 |
| ·终端继电器控制电路 | 第58页 |
| ·NEC 电路及调试 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 基于实时 SSVEP 的智能家电控制系统实验 | 第61-70页 |
| ·系统的构成 | 第61-62页 |
| ·实时 SSVEP 的智能家电控制系统实验 | 第62-66页 |
| ·实验准备 | 第62页 |
| ·实时在线控制家电反馈实验 | 第62-66页 |
| ·基于 LabVIEW 的实时在线 BCI 系统实验 | 第66-69页 |
| ·系统组成 | 第66-67页 |
| ·实验对比 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第77页 |
