| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 P300脑电信号处理国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 P300特征提取及分类算法整体框架 | 第17-22页 |
| 2.1 脑电的电生理学基础 | 第17-18页 |
| 2.2 P300原理 | 第18-20页 |
| 2.3 P300特征提取及分类算法框架 | 第20-21页 |
| 2.4 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 P300特征提取 | 第22-40页 |
| 3.1 脑电信号预处理 | 第22-35页 |
| 3.1.1 工频陷波器 | 第22-23页 |
| 3.1.2 基于小波分析的脑电信号去噪算法 | 第23-35页 |
| 3.2 脑电信号的特征提取 | 第35-39页 |
| 3.2.1 基于小波分析的脑电信号特征提取 | 第35-38页 |
| 3.2.2 基于Teager能量算子的脑信号能量特征提取 | 第38页 |
| 3.2.3 特征提取算法 | 第38-39页 |
| 3.3 小结 | 第39-40页 |
| 第四章 脑电信号的支持向量机分类 | 第40-46页 |
| 4.1 支持向量机基本原理 | 第40-45页 |
| 4.2 脑电信号的支持向量机二分类 | 第45页 |
| 4.3 小结 | 第45-46页 |
| 第五章 测试平台搭建及测试结果分析 | 第46-66页 |
| 5.1 测试平台搭建 | 第46-49页 |
| 5.1.1 范式诱发P300界面设计 | 第46-47页 |
| 5.1.2 改进的范式刺激诱发界面设计 | 第47-49页 |
| 5.2 脑电信号的测试结果与分析 | 第49-64页 |
| 5.2.1 预处理结果及分析 | 第50-57页 |
| 5.2.2 特征提取结果及分析 | 第57-64页 |
| 5.3 小结 | 第64-66页 |
| 结论和展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |