| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 研究背景和现状 | 第9-11页 |
| 1.3 课题的提出 | 第11-12页 |
| 1.4 章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 实验方案设计 | 第14-18页 |
| 2.1 实验总体思路 | 第14页 |
| 2.2 实验设计 | 第14-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 运动相关脑电的分析 | 第18-39页 |
| 3.1 预处理 | 第18-24页 |
| 3.1.1 脑电数据分段 | 第18页 |
| 3.1.2 滤波预处理 | 第18-19页 |
| 3.1.3 独立分量分析去除眼电伪迹 | 第19-24页 |
| 3.2 时间-频率联合分析 | 第24-30页 |
| 3.2.1 变异程度分析 | 第24-26页 |
| 3.2.2 脑电功率密度分布 | 第26-27页 |
| 3.2.3 时间-频率联合分析 | 第27-30页 |
| 3.3 互信息复杂度分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 互信息 | 第30页 |
| 3.3.2 Lempel-Ziv 复杂度 | 第30-31页 |
| 3.3.3 互信息复杂度 | 第31-34页 |
| 3.4 因果性信息流分析 | 第34-38页 |
| 3.4.1 格兰杰因果性 | 第34-35页 |
| 3.4.2 运动相关脑电的因果性信息流 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 脑电的特征提取与手运动方向识别 | 第39-60页 |
| 4.1 运动相关脑电数据的分段截取 | 第39-41页 |
| 4.2 脑电特征提取和手运动方向识别 | 第41-45页 |
| 4.2.1 运动相关脑电特征提取 | 第41-43页 |
| 4.2.2 手运动方向识别 | 第43-45页 |
| 4.3 单导联运动相关脑电特征的运动方向识别 | 第45-50页 |
| 4.3.1 基于功率谱特征的运动方向识别 | 第45-46页 |
| 4.3.2 基于小波系数特征的运动方向识别结果 | 第46-47页 |
| 4.3.3 基于功率谱和小波系数联合特征的运动方向识别 | 第47-50页 |
| 4.4 基于互信息复杂度和因果性分析的多导联特征运动方向识别 | 第50-59页 |
| 4.4.1 导联因果信息流入度分析结果 | 第50-51页 |
| 4.4.2 导联筛选方法 | 第51-52页 |
| 4.4.3 导联筛选后的运动方向识别 | 第52-54页 |
| 4.4.4 训练样本数目对运动方向识别的影响 | 第54-55页 |
| 4.4.5 导联筛选的个体差异性 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结和展望 | 第60-63页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |