| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-31页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-18页 |
| ·基于眼部特征的疲劳检测 | 第13-15页 |
| ·基于视频技术的眼部特征检测 | 第15页 |
| ·疲劳与 EOG 的研究现状 | 第15-18页 |
| ·基于生理信号的警觉度分析概述 | 第18-24页 |
| ·脑电信号与警觉度 | 第18-20页 |
| ·眼电信号与警觉度 | 第20-24页 |
| ·研究意义 | 第24-28页 |
| ·研究的创新性 | 第24-25页 |
| ·研究的应用价值 | 第25-28页 |
| ·主要研究内容 | 第28-29页 |
| ·毕业论文结构 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第二章 基于眼电信号的警觉度分析 | 第31-38页 |
| ·基于 EOG 警觉度分析一般过程 | 第31-32页 |
| ·眼电信号的特征提取 | 第32-36页 |
| ·慢速眼动特征提取 | 第32-33页 |
| ·快速眼动特征提取 | 第33-34页 |
| ·眨眼特征提取 | 第34-36页 |
| ·基于线性动力系统的降噪 | 第36页 |
| ·特征整合 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于前额信号分离眼电信号的可行性分析与实验设计 | 第38-54页 |
| ·利用前额电信号的相关研究 | 第38-40页 |
| ·前额电信号的生理特性 | 第40页 |
| ·基于前额电信号分离眼电信号的假设 | 第40-41页 |
| ·分离眼电信号的实验设计目的 | 第41-42页 |
| ·实验设置及流程 | 第42-50页 |
| ·实验设备 | 第42-49页 |
| ·实验流程 | 第49-50页 |
| ·前额电极摆放策略 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于前额电信号的眼电信号分离 | 第54-72页 |
| ·基于 ICA 的前额电信号分离 | 第54-60页 |
| ·盲信号分离 | 第54页 |
| ·独立成分分析的原理 | 第54-56页 |
| ·ICA 算法选择 | 第56-57页 |
| ·基于 FastICA 分离前额电信号 | 第57-60页 |
| ·验证前额电信号中存在独立眼电信号 | 第60-63页 |
| ·从前额电信号中分离眼电信号的一般过程 | 第63页 |
| ·区分 HEO 与 VEO 信号 | 第63-65页 |
| ·SVM 选择 HEO 与 VEO 信号 | 第65-70页 |
| ·Welch 算法计算功率谱密度 | 第66-67页 |
| ·AR 模型计算自相关系数 | 第67-69页 |
| ·SVM 分类 EMG 与 EOG | 第69-70页 |
| ·EOG 抽取算法性能评估 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 基于前额眼电信号的警觉度实验系统及优化 | 第72-76页 |
| ·图片实验 | 第72-73页 |
| ·实时跟踪实验 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 全文总结 | 第76-78页 |
| ·本论文的主要结论与创新点 | 第76-77页 |
| ·未来工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第85页 |