| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-30页 |
| 1.1 脑机接口技术 | 第10-12页 |
| 1.2 运动想象电位 | 第12-13页 |
| 1.3 脑网络分析 | 第13-15页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第15-26页 |
| 1.4.1 神经康复领域的脑机接口研究现状 | 第15-23页 |
| 1.4.2 脑网络研究现状 | 第23-26页 |
| 1.5 课题来源及研究意义 | 第26-28页 |
| 1.6 研究内容及主要完成工作 | 第28-30页 |
| 第二章 脑电信号特征提取方法 | 第30-52页 |
| 2.1 AR模型功率谱估计 | 第30-35页 |
| 2.2 小波变换与小波包分解 | 第35-45页 |
| 2.2.1 连续小波变换 | 第35-36页 |
| 2.2.2 离散小波变换 | 第36-39页 |
| 2.2.3 小波基选择 | 第39-43页 |
| 2.2.4 小波包分解 | 第43-45页 |
| 2.3 Hjorth参数 | 第45页 |
| 2.4 特征提取与参数选择 | 第45-47页 |
| 2.5 2005国际BCI竞赛Data sets IIIb数据集的处理结果与分析 | 第47-51页 |
| 2.5.1 数据描述 | 第47-48页 |
| 2.5.2 处理结果与分析 | 第48-51页 |
| 2.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 脑电信号特征选择与分类方法 | 第52-66页 |
| 3.1 脑电信号特征选择方法 | 第52-58页 |
| 3.1.1 主成分分析 | 第52-55页 |
| 3.1.2 基于互信息与主成分分析的特征选择方法 | 第55-58页 |
| 3.2 脑电信号分类方法 | 第58-61页 |
| 3.2.1 支持向量机 | 第59-61页 |
| 3.3 2005国际BCI竞赛Data sets IIIb数据集的处理结果与分析 | 第61-64页 |
| 3.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 第四章 基于运动想象电位的实时在线BCI系统及实验 | 第66-82页 |
| 4.1 系统总体设计框架 | 第66-74页 |
| 4.2 系统实验设计 | 第74-77页 |
| 4.3 训练流程 | 第77-78页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第78-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 运动想象电位的脑网络分析 | 第82-106页 |
| 5.1 基于有向传递函数的连接模式估计 | 第82-91页 |
| 5.1.1 多元自回归模型 | 第82-85页 |
| 5.1.2 有向传递函数定义 | 第85-87页 |
| 5.1.3 数据仿真 | 第87-90页 |
| 5.1.4 有向传递函数应用问题 | 第90-91页 |
| 5.2 脑网络分析 | 第91-95页 |
| 5.2.1 信息流分析 | 第91-92页 |
| 5.2.2 网络测度分析 | 第92-95页 |
| 5.3 2008国际BCI竞赛Data sets 1数据集的处理结果与分析 | 第95-105页 |
| 5.3.1 数据描述 | 第95页 |
| 5.3.2 处理结果与分析 | 第95-105页 |
| 5.4 本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 运动想象的脑神经机制研究 | 第106-120页 |
| 6.1 基于脑网络的运动想象BCI调控能力分析 | 第106-111页 |
| 6.1.1 实验设计与方法 | 第106-109页 |
| 6.1.2 实验结果及讨论 | 第109-111页 |
| 6.2 协作行为与个体行为运动想象的脑网络对比分析 | 第111-119页 |
| 6.2.1 实验设计与方法 | 第111-114页 |
| 6.2.2 实验结果及讨论 | 第114-119页 |
| 6.3 本章小结 | 第119-120页 |
| 第七章 总结与展望 | 第120-124页 |
| 7.1 研究总结 | 第120-121页 |
| 7.2 创新点 | 第121页 |
| 7.3 工作展望 | 第121-124页 |
| 参考文献 | 第124-132页 |
| 符号说明表 | 第132-136页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
