| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·脑机接口定义与应用 | 第10-11页 |
| ·脑电信号处理技术研究现状 | 第11-17页 |
| ·BCI基本结构 | 第11-12页 |
| ·脑电信号伪迹去除技术 | 第12-15页 |
| ·脑电信号模式识别技术 | 第15-17页 |
| ·论文的研究内容 | 第17-19页 |
| 第二章 脑电信号的采集与特性 | 第19-31页 |
| ·大脑基本结构 | 第19-21页 |
| ·神经细胞的生物电现象 | 第21-23页 |
| ·静息电位 | 第22页 |
| ·动作电位 | 第22-23页 |
| ·脑电信号的起源 | 第23-24页 |
| ·脑电信号的采集与记录 | 第24-25页 |
| ·脑电信号的特性 | 第25-30页 |
| ·脑电信号的分类 | 第25-27页 |
| ·脑电信号的特点 | 第27页 |
| ·事件相关去同步化和同步化特性 | 第27-30页 |
| ·事件相关去同步化和同步化的定义 | 第27-29页 |
| ·事件相关去同步化和同步化的生理基础 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于小波分析的EEG信号伪迹去除算法设计与实现 | 第31-57页 |
| ·眼电伪迹与肌电伪迹产生原理 | 第32-35页 |
| ·眼电(Electrooculogram,EOG)伪迹的产生 | 第32-34页 |
| ·肌电(Electromyogram,EMG)伪迹的产生 | 第34-35页 |
| ·小波分析 | 第35-41页 |
| ·连续小波变换 | 第35-37页 |
| ·小波基函数的选择 | 第37-39页 |
| ·离散小波变换与多分辨率分析 | 第39-41页 |
| ·实验数据采集及处理 | 第41-51页 |
| ·实验仪器及数据采集 | 第41-42页 |
| ·眼电伪迹去除算法设计与实现 | 第42-47页 |
| ·肌电伪迹去除算法设计与实现 | 第47-51页 |
| ·算法验证与优化 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于小波分析的运动想象EEG特征提取与分类 | 第57-66页 |
| ·运动想象运动中mu节律的特异性原理 | 第57-59页 |
| ·mu节律 | 第57-58页 |
| ·mu和beta节律的事件相关去同步化和同步化 | 第58-59页 |
| ·基于Mu/beta节律的EEG特征提取与分类算法设计与实现 | 第59-64页 |
| ·实验数据预处理 | 第59-60页 |
| ·数据特征提取 | 第60-62页 |
| ·分类器的设计 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76页 |
