| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1．1 前言 | 第8页 |
| 1．2 国内外研究进展 | 第8-9页 |
| 1．3 存在的问题 | 第9-10页 |
| 1．4 本文所做的主要工作 | 第10-11页 |
| 2 脑电的非线性动力学方法 | 第11-24页 |
| 2．1 非线性系统及其性质 | 第11页 |
| 2．2 非线性动力学的内容、方法和意义 | 第11-12页 |
| 2．3 脑电中的非线性动力学研究 | 第12-24页 |
| 2．3．1 混沌现象及其特性 | 第12-13页 |
| 2．3．2 混沌吸引子的重构 | 第13-14页 |
| 2．3．3 分数维值 | 第14-19页 |
| 2．3．4 Lyapunov指数 | 第19-22页 |
| 2．3．5 Kolmogorov熵 | 第22-24页 |
| 3 非线性分析的数据检测理论与方法 | 第24-34页 |
| 3．1 阵发性40HzEEG理论 | 第24-25页 |
| 3．2 阵发性40HzEEG的检测 | 第25-34页 |
| 3．2．1 检测的困难所在 | 第25页 |
| 3．2．2 检测方法 | 第25-26页 |
| 3．2．3 检测的实现 | 第26-27页 |
| 3．2．4 数字带通滤波器的设计 | 第27-34页 |
| 4 脑电信号的非线性分析 | 第34-48页 |
| 4．1 分维维值分析 | 第34-42页 |
| 4．1．1 数据长度的选择 | 第34页 |
| 4．1．2 嵌入维数的分析 | 第34-37页 |
| 4．1．3 延迟时间的分析 | 第37-38页 |
| 4．1．4 线性尺度区的确定 | 第38-39页 |
| 4．1．5 重采样分析 | 第39页 |
| 4．1．6 分数维值与数据幅度的关系 | 第39-40页 |
| 4．1．7 分数维值计算的实现 | 第40-42页 |
| 4．2 Lyapunov指数分析 | 第42-46页 |
| 4．2．1 Lyapunov指数计算的实现 | 第42-44页 |
| 4．2．2 分析 | 第44-46页 |
| 4．3 Kolmogorov熵提取 | 第46-48页 |
| 5 临床实验分析 | 第48-61页 |
| 5．1 材料和方法 | 第48页 |
| 5．2 实验结果与分析 | 第48-61页 |
| 5．2．1 安静闭眼和闭眼计算 | 第48-50页 |
| 5．2．2 安静闭眼和闭眼记忆 | 第50-52页 |
| 5．2．3 安静闭眼和闭眼联想 | 第52-54页 |
| 5．2．4 安静睁眼和睁眼推理 | 第54-56页 |
| 5．2．5 统计分析 | 第56-58页 |
| 5．2．6 Lyapunov指数和Kolmogorov熵分析 | 第58-61页 |
| 6 结论及展望 | 第61-62页 |
| 6．1 主要结论 | 第61页 |
| 6．2 后续工作展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的文章 | 第66页 |