| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-15页 |
| ·引言 | 第6-10页 |
| ·认知脑电信号分析研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文的目的和意义 | 第13-14页 |
| ·论文的主要研究内容和创新之处 | 第14-15页 |
| 第二章 信息与非广度熵研究 | 第15-23页 |
| ·脑电信号与事件相关电位 | 第15-18页 |
| ·熵和脑电信号处理 | 第18-19页 |
| ·经典BGS熵及其局限性 | 第19-20页 |
| ·非广度熵(NONEXTENSIVE ENTROPY) | 第20-21页 |
| ·短时窗口熵(TIME-DEPENDENT ENTROPY) | 第21-23页 |
| 第三章 短时窗口熵的实现与性能分析 | 第23-28页 |
| ·短时窗口熵的实现 | 第23-24页 |
| ·TDE的性能分析 | 第24-28页 |
| ·滑动窗口宽度 | 第25页 |
| ·滑动步长 | 第25-26页 |
| ·幅度的量化对概率分布的影响 | 第26页 |
| ·非广度参数的讨论 | 第26-28页 |
| 第四章 非广度熵在脑电信号分析中的应用 | 第28-35页 |
| ·实验数据采集背景 | 第28-30页 |
| ·非广度熵分析 | 第30-35页 |
| ·有关认知的“O”、“X”实验数据的非广度熵分析 | 第30-32页 |
| ·有关注意范围的实验数据的非广度熵分析 | 第32-35页 |
| 第五章 非广度集内的互信息分析 | 第35-42页 |
| ·互信息理论背景 | 第35-37页 |
| ·互信息的定义 | 第35-37页 |
| ·相对熵的定义 | 第37页 |
| ·非广度集合下的互信息 | 第37页 |
| ·互信息的计算 | 第37-39页 |
| ·实验信号的非广度集合下的互信息分析 | 第39-42页 |
| 结论 | 第42-45页 |
| 1 本文研究总结 | 第42-43页 |
| ·VEP信号的信息分析 | 第42-43页 |
| ·非广度熵在脑电信号处理中的优点 | 第43页 |
| ·神经信息传递、信息流动的定量分析 | 第43页 |
| 2 课题研究展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |