| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11页 |
| ·脑-机接口基础知识 | 第11-13页 |
| ·脑-机接口的概念和结构 | 第11-13页 |
| ·脑-机接口的类型及特点 | 第13页 |
| ·脑-机接口研究现状和存在问题 | 第13-16页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·存在问题 | 第15-16页 |
| ·本文研究目的与主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·研究目的 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 脑电信号研究基础 | 第19-25页 |
| ·脑电信号采集 | 第19页 |
| ·脑电信号的特性 | 第19-22页 |
| ·脑电信号分类 | 第19-20页 |
| ·脑电信号特点 | 第20-21页 |
| ·事件相关同步和去同步特点 | 第21-22页 |
| ·脑电信号分析方法 | 第22-24页 |
| ·时域分析 | 第22页 |
| ·频域分析 | 第22页 |
| ·时频分析 | 第22-23页 |
| ·非线性动力学 | 第23页 |
| ·人工神经网络 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于WPD的EEG信号特征提取 | 第25-32页 |
| ·小波分析理论 | 第25-27页 |
| ·小波变换 | 第25-26页 |
| ·小波包分解 | 第26-27页 |
| ·脑电想象信号特征提取 | 第27-31页 |
| ·数据来源 | 第27页 |
| ·小波包系数相对能量 | 第27-30页 |
| ·相对偏离度 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于LMD-SampEn的EEG信号特征提取 | 第32-50页 |
| ·基本理论介绍 | 第32-37页 |
| ·经验模态分解(EMD) | 第32-34页 |
| ·总体经验模态分解(EEMD) | 第34-36页 |
| ·局部均值分解(LMD) | 第36-37页 |
| ·仿真信号模拟 | 第37-40页 |
| ·EMD、EEMD、LMD在脑电信号中的应用 | 第40-43页 |
| ·数据来源 | 第40-41页 |
| ·结果分析 | 第41-43页 |
| ·样本熵理论 | 第43-46页 |
| ·近似熵 | 第43-45页 |
| ·样本熵算法 | 第45-46页 |
| ·特征提取 | 第46-47页 |
| ·PF分量选择 | 第46页 |
| ·特征时间选择 | 第46-47页 |
| ·实验及结果分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 脑电信号分类结果及分析 | 第50-57页 |
| ·分类算法理论基础 | 第50-54页 |
| ·决策树 | 第50-51页 |
| ·朴素贝叶斯 | 第51-52页 |
| ·支持向量机 | 第52-54页 |
| ·评价指标 | 第54页 |
| ·分类及分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第66页 |