| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 脑机接口的概述及研究意义 | 第10-14页 |
| 1.1.1 脑机接口的简介 | 第10-11页 |
| 1.1.2 脑机接口系统框图 | 第11-12页 |
| 1.1.3 脑机接口研究的意义 | 第12-14页 |
| 1.2 脑机接口研究的现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 脑机接口系统的分类及研究成果 | 第14-17页 |
| 1.2.2 脑机接口系统的评价指标 | 第17页 |
| 1.2.3 脑机接口研究有待解决的问题 | 第17-18页 |
| 1.3 本论文的研究目的及内容 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4 本论文内容安排 | 第20-21页 |
| 第二章 基于SSVEP的BCI系统的工作原理 | 第21-29页 |
| 2.1 SSVEP的产生机理 | 第21-22页 |
| 2.2 基于SSVEP的BCI系统产生多选项命令的方式 | 第22页 |
| 2.3 基于SSVEP的BCI系统的系统结构 | 第22-29页 |
| 2.3.1 视觉刺激源 | 第23-24页 |
| 2.3.2 电极点位置选择 | 第24-25页 |
| 2.3.3 SSVEP识别 | 第25-29页 |
| 第三章 基于SSVEP的BCI系统的硬件设计 | 第29-46页 |
| 3.1 8导联便携式脑电信号采集仪的硬件设计 | 第29-40页 |
| 3.1.1 控制板硬件电路设计 | 第29-34页 |
| 3.1.2 采集板硬件电路设计 | 第34-40页 |
| 3.2 SSVEP控制器的硬件设计 | 第40-46页 |
| 3.2.1 微控制器的选择 | 第40-41页 |
| 3.2.2 控制器的硬件电路设计 | 第41-43页 |
| 3.2.3 LED视觉刺激灯源的硬件电路设计 | 第43-46页 |
| 第四章 基于SSVEP的BCI系统的软件设计 | 第46-62页 |
| 4.1 8导联便携式脑电信号采集仪的软件设计 | 第46-54页 |
| 4.1.1 数据的表示类型 | 第46-47页 |
| 4.1.2 以移位操作代替除法运算 | 第47页 |
| 4.1.3 基于分段均值的直流基线校准 | 第47-49页 |
| 4.1.4 基于定点小数的FFT及特征提取 | 第49-52页 |
| 4.1.5 基于决策树的分类 | 第52-54页 |
| 4.1.6 软件流程图 | 第54页 |
| 4.2 SSVEP控制器的程序设计 | 第54-58页 |
| 4.2.1 刺激频率的选择 | 第54页 |
| 4.2.2 高准确度刺激频率的实现 | 第54-55页 |
| 4.2.3 模拟键盘输出和脉冲输出 | 第55页 |
| 4.2.4 接收采集仪发来的分类结果和键值配置操作 | 第55页 |
| 4.2.5 视觉反馈 | 第55-57页 |
| 4.2.6 软件流程图 | 第57-58页 |
| 4.3 电脑端支持软件的设计 | 第58-62页 |
| 4.3.1 控制器键值配置软件 | 第58-59页 |
| 4.3.2 数据采集及显示软件 | 第59-62页 |
| 第五章 基于SSVEP的BCI系统的功能验证 | 第62-71页 |
| 5.1 脑电采集功能验证 | 第62-64页 |
| 5.1.1 使用自测信号进行验证 | 第62-63页 |
| 5.1.2 使用输入信号进行验证 | 第63-64页 |
| 5.2 SSVEP控制器生成的刺激源信号频率的验证 | 第64-65页 |
| 5.3 系统能否诱发可识别的SSVEP信号的验证 | 第65-68页 |
| 5.4 脑电信号采集仪中识别算法的验证 | 第68-70页 |
| 5.5 系统整体所实现功能的验证 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 工作总结 | 第71-72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 在学期间的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
