| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·脑-机接口简介 | 第11-15页 |
| ·脑-机接口的定义 | 第11页 |
| ·脑-机接口的结构 | 第11-13页 |
| ·脑-机接口的分类 | 第13-15页 |
| ·脑－机接口的研究现状 | 第15-16页 |
| ·脑-机接口的研究意义 | 第16-17页 |
| ·论文的主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 基于 SSVEP 的脑-机接口系统设计与实现 | 第18-29页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·稳态视觉诱发电位简介 | 第18-19页 |
| ·基于 SSVEP 的脑-机接口系统结构 | 第19-20页 |
| ·视觉刺激器设计 | 第20-24页 |
| ·刺激方式 | 第20-22页 |
| ·刺激参数的选定 | 第22-24页 |
| ·视觉刺激器实现 | 第24-26页 |
| ·LCD 视觉刺激器的实现 | 第25页 |
| ·LED 视觉刺激器的实现 | 第25-26页 |
| ·脑电信号采集设备 | 第26-27页 |
| ·实验方法介绍 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 SSVEP 信号频率提取算法 | 第29-42页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·基于快速傅里叶变换的频率提取 | 第29-32页 |
| ·脑电信号的预处理 | 第29-30页 |
| ·快速傅里叶变换的频率提取方法 | 第30-32页 |
| ·频率提取的结果 | 第32页 |
| ·多分辨率 MALLAT 小波与 AR 模型的频率提取 | 第32-38页 |
| ·多分辨率 Mallat 小波理论基础 | 第32-34页 |
| ·AR 模型谱分析 | 第34-36页 |
| ·AR 模型阶次的确定 | 第36-37页 |
| ·频率提取的结果 | 第37-38页 |
| ·数据的离线分析 | 第38-41页 |
| ·频率特征提取和分类 | 第38页 |
| ·离线处理结果与讨论 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 电极组合的选定方法 | 第42-57页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·电极信号模型的建立 | 第43-44页 |
| ·基于独立分量分析理论的电极信号分解 | 第44-49页 |
| ·独立分量分析理论基础 | 第44-46页 |
| ·独立分量分析对电极信号的分解 | 第46-49页 |
| ·电极的选定 | 第49-56页 |
| ·电极组合的方法 | 第49-51页 |
| ·电极组合选定的结果 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于 SSVEP 脑-机接口系统的在线实验 | 第57-61页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·在线实验的实现过程 | 第57-58页 |
| ·在线实验应注意的问题 | 第58-59页 |
| ·在线实验的结果 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 | 第69页 |
