| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 毒品成瘾 | 第9-10页 |
| 1.2 吸毒问题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 毒品的分类 | 第10页 |
| 1.2.2 我国吸毒人群的现状 | 第10-11页 |
| 1.3 海洛因成瘾者的风险决策缺陷以及大脑的异常 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的主要工作和结构 | 第12-14页 |
| 第二章 脑电信号的分析方法 | 第14-28页 |
| 2.1 脑电信号的概述 | 第14-15页 |
| 2.2 脑电信号的采集方式 | 第15-16页 |
| 2.3 脑电的分析方法 | 第16-19页 |
| 2.3.1 非线性动力学分析法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 事件相关电位以及形成原理 | 第17-19页 |
| 2.4 脑电信号的非线性动力学分析算法 | 第19-21页 |
| 2.4.1 功率谱熵 | 第19-20页 |
| 2.4.2 C_0复杂度 | 第20-21页 |
| 2.5 分类的方法 | 第21-27页 |
| 2.5.1 KNN分类方法 | 第22-23页 |
| 2.5.2 SVM分类方法 | 第23-26页 |
| 2.5.3 分类的评估 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 非线性特征提取和特征分类结果分析 | 第28-34页 |
| 3.1 实验被试 | 第28-29页 |
| 3.2 数据的采集及预处理 | 第29页 |
| 3.2.1 EEG信号的采集 | 第29页 |
| 3.2.2 静息态脑电信号的预处理 | 第29页 |
| 3.3 全波段的复杂度和功率谱熵值的统计结果 | 第29-30页 |
| 3.4 alpha节律的复杂度和功率谱熵值的统计结果 | 第30-31页 |
| 3.5 结果讨论 | 第31-32页 |
| 3.6 分类结果分析 | 第32-33页 |
| 3.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 海洛因成瘾者的风险决策缺陷的研究 | 第34-45页 |
| 4.1 实验方法 | 第35-37页 |
| 4.1.1 被试 | 第35-36页 |
| 4.1.2 实验流程 | 第36页 |
| 4.1.3 数据处理 | 第36-37页 |
| 4.2 结果检验 | 第37-42页 |
| 4.2.1 行为数据 | 第37-39页 |
| 4.2.2 ERP数据 | 第39-42页 |
| 4.3 结果讨论 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 在学期间的研究成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |