| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-18页 |
| 1.1.1 情感与学习 | 第12-14页 |
| 1.1.2 情感的测量 | 第14-15页 |
| 1.1.3 脑电图(EEG) | 第15-16页 |
| 1.1.4 眼动数据 | 第16-17页 |
| 1.1.5 基于脑电信号与眼动数据的注意力及抑郁识别 | 第17-18页 |
| 1.2 研究现状 | 第18-22页 |
| 1.2.1 情感的生物特征研究 | 第18-19页 |
| 1.2.2 生物信息处理算法 | 第19-20页 |
| 1.2.3 基于EEG的注意力识别研究 | 第20页 |
| 1.2.4 基于脑电、眼动数据的抑郁水平识别研究 | 第20-21页 |
| 1.2.5 国内研究现状 | 第21-22页 |
| 1.3 研究内容 | 第22-24页 |
| 1.3.1 基于EEG数据挖掘的注意力识别研究 | 第23页 |
| 1.3.2 基于脑电与眼动信号的抑郁水平识别研究 | 第23-24页 |
| 1.4 论文组织 | 第24-25页 |
| 第二章 基于脑活动的情感识别概述 | 第25-36页 |
| 2.1 情感建模概述 | 第25-31页 |
| 2.1.1 情感大脑 | 第25-27页 |
| 2.1.2 情感模型 | 第27页 |
| 2.1.3 学习过程中的情感 | 第27-30页 |
| 2.1.4 本工作中所涉及的相关情感 | 第30-31页 |
| 2.2 基于脑活动的情感认知方法 | 第31-35页 |
| 2.2.1 正电子发射型断层显像(PET) | 第32页 |
| 2.2.2 功能性磁共振成像(fMRI) | 第32-33页 |
| 2.2.3 脑电图(EEG) | 第33-34页 |
| 2.2.4 眼动仪(Eye tracking device) | 第34-35页 |
| 小结 | 第35-36页 |
| 第三章 脑电数据分析方法 | 第36-53页 |
| 3.1 脑电提取 | 第36-37页 |
| 3.2 脑电去噪 | 第37-41页 |
| 3.2.1 主成分分析 | 第38-39页 |
| 3.2.2 小波变换 | 第39页 |
| 3.2.3 回归分析方法 | 第39页 |
| 3.2.4 自适应滤波器 | 第39-40页 |
| 3.2.5 独立成分分析 | 第40页 |
| 3.2.6 在线去噪算法 | 第40-41页 |
| 3.3 特征提取 | 第41-45页 |
| 3.3.1 线性特征 | 第41-43页 |
| 3.3.2 非线性特征 | 第43-45页 |
| 3.4 数据挖掘 | 第45-50页 |
| 3.4.1 线性分类器 | 第45-47页 |
| 3.4.2 神经网络 | 第47-48页 |
| 3.4.3 非线性的贝叶斯分类器 | 第48-49页 |
| 3.4.4 最近邻分类器 | 第49-50页 |
| 3.4.5 其他分类算法 | 第50页 |
| 3.5 其他脑电数据分析方法 | 第50-51页 |
| 小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于EEG数据挖掘的注意力识别研究 | 第53-69页 |
| 4.1 实验设计 | 第54-55页 |
| 4.1.1 实验设备 | 第54页 |
| 4.1.2 实验对象以及实验材料 | 第54-55页 |
| 4.1.3 实验流程 | 第55页 |
| 4.2 脑电信号处理 | 第55-58页 |
| 4.2.1 EEG预处理 | 第55-56页 |
| 4.2.2 特征提取 | 第56-57页 |
| 4.2.3 EEG数据处理 | 第57-58页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第58-64页 |
| 4.3.1 个体差异 | 第58-60页 |
| 4.3.2 CFS在脑电处理中的应用 | 第60-61页 |
| 4.3.3 特征搜索算法的使用 | 第61-62页 |
| 4.3.4 注意力识别精度 | 第62-63页 |
| 4.3.5 电极位置分析 | 第63页 |
| 4.3.6 EEG在实时情感识别系统中的应用研究 | 第63-64页 |
| 4.4 基于脑电信号的注意力识别原型系统 | 第64-68页 |
| 4.4.1 系统设计 | 第64-66页 |
| 4.4.2 关键模块系统实现 | 第66-67页 |
| 4.4.3 用户界面及功能介绍 | 第67-68页 |
| 小结 | 第68-69页 |
| 第五章 基于脑电与眼动信号的抑郁水平识别研究 | 第69-95页 |
| 5.1 实验设计 | 第69-72页 |
| 5.1.1 被试 | 第70-71页 |
| 5.1.2 实验仪器与实验材料 | 第71页 |
| 5.1.3 实验流程 | 第71-72页 |
| 5.2 基于脑部源定位的抑郁人群脑部特征研究 | 第72-77页 |
| 5.2.1 标准低分辨率层析成像分析(sLORETA)(脑电源定位) | 第73-74页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第74页 |
| 5.2.3 脑电源定位结果分析 | 第74-77页 |
| 5.2.4 总结及讨论 | 第77页 |
| 5.3 脑电地形图及相干性分析 | 第77-86页 |
| 5.3.1 脑电地形图 | 第78-80页 |
| 5.3.2 相干性分析 | 第80-86页 |
| 5.3.3 小结 | 第86页 |
| 5.4 基于眼动数据的抑郁水平识别研究 | 第86-93页 |
| 5.4.1 眼动特征提取 | 第87-88页 |
| 5.4.2 数据结果及分析 | 第88-91页 |
| 5.4.3 总结及讨论 | 第91-93页 |
| 小结 | 第93-95页 |
| 第六章 总结及展望 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-109页 |
| 在学期间的研究成果 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111页 |
