| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 脑电和肌电信号的产生原理及特征 | 第11-16页 |
| 1.2.1 脑电信号的产生和特点 | 第12-15页 |
| 1.2.2 肌电信号的产生及特点 | 第15-16页 |
| 1.3 神经肌肉功能耦合中的脑肌电同步特征分析研究进展 | 第16-20页 |
| 1.3.1 神经肌肉功能耦合的分析方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.2 神经肌肉功能耦合的同步机理研究现状 | 第18-20页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| 第2章 脑肌电同步分析基本原理及算法研究 | 第22-34页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 脑肌电线性同步分析算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 时域相关 | 第22-23页 |
| 2.2.2 频域相干 | 第23-24页 |
| 2.2.3 基于小波相干的时频域同步分析 | 第24-27页 |
| 2.3 基于传递熵的非线性同步分析算法研究 | 第27-32页 |
| 2.3.1 传递熵 | 第27-29页 |
| 2.3.2 基于粒子群算法的传递熵参数优化 | 第29-30页 |
| 2.3.3 仿真研究 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于传递熵的时间尺度脑肌电同步分析方法研究 | 第34-44页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 基于多尺度传递熵的脑肌电耦合分析 | 第34-38页 |
| 3.2.1 多尺度传递熵分析 | 第35-37页 |
| 3.2.2 统计指标 | 第37-38页 |
| 3.3 仿真研究 | 第38-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于传递熵的时-频尺度脑肌电同步分析方法研究 | 第44-54页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 基于小波-传递熵的脑肌电耦合分析 | 第44-46页 |
| 4.3 基于变分模态分解-传递熵的脑肌电耦合分析 | 第46-49页 |
| 4.3.1 变分模态分解 | 第46-48页 |
| 4.3.2 变分模态分解-传递熵分析 | 第48-49页 |
| 4.4 仿真研究 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 脑肌电同步分析实验研究 | 第54-72页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 实验数据采集与预处理 | 第54-56页 |
| 5.2.1 实验对象与流程 | 第54-56页 |
| 5.2.2 数据预处理 | 第56页 |
| 5.3 恒定握力输出过程脑肌间的多尺度同步分析 | 第56-69页 |
| 5.3.1 多尺度传递熵分析 | 第56-62页 |
| 5.3.2 小波-传递熵分析 | 第62-64页 |
| 5.3.3 变分模态分解-传递熵分析 | 第64-69页 |
| 5.4 结果与讨论 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
