| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 BCI技术概述 | 第13-18页 |
| 1.2.1 BCI研究意义 | 第13页 |
| 1.2.2 BCI的应用 | 第13-14页 |
| 1.2.3 各种BCI应用系统 | 第14-16页 |
| 1.2.4 非植入式BCI脑电信号源 | 第16页 |
| 1.2.5 国内外研究现状分析 | 第16-18页 |
| 1.3 BCI技术研究面临的问题 | 第18-19页 |
| 1.3.1 脑电信号的识别率与计算复杂度 | 第19页 |
| 1.3.2 脑电采集导联数和便利性 | 第19页 |
| 1.3.3 BCI系统实时性分析 | 第19页 |
| 1.4 研究内容与论文架构 | 第19-20页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第19页 |
| 1.4.2 论文架构 | 第19-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 脑电信号的采集 | 第21-29页 |
| 2.1 脑电信号产生原理及特点介绍 | 第21-23页 |
| 2.1.1 脑电信号产生原理 | 第21-22页 |
| 2.1.2 人脑的结构与功能区域划分 | 第22页 |
| 2.1.3 人脑思维活动与脑电信号 | 第22-23页 |
| 2.1.4 脑电信号的特点 | 第23页 |
| 2.2 脑电采集系统简介 | 第23-26页 |
| 2.3 运动想象脑电采集实验范式 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 脑电信号的消噪处理 | 第29-39页 |
| 3.1 常见的脑电信号消噪方法简介 | 第29-33页 |
| 3.1.1 常用小波消噪方法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 一维离散小波变换 | 第30页 |
| 3.1.3 对偶树复小波变换 | 第30-33页 |
| 3.2 一种新型的小波消噪阈值函数 | 第33-37页 |
| 3.2.1 软硬阈值函数 | 第33-34页 |
| 3.2.2 新型阈值函数 | 第34-35页 |
| 3.2.3 阈值函数消噪效果比较 | 第35-36页 |
| 3.2.4 仿真结果 | 第36-37页 |
| 3.3 基于新型阈值函数法的对偶树复小波消噪 | 第37-38页 |
| 3.3.1 基于新型阈值函数法的对偶树复小波消噪实验过程 | 第37页 |
| 3.3.2 对偶树复小波变换与离散小波变换仿真实验 | 第37-38页 |
| 3.3.3 仿真结果 | 第38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 脑电信号特征提取 | 第39-46页 |
| 4.1 脑电信号特征提取方法介绍 | 第39-40页 |
| 4.2 基于节律频段的平均归一化能量谱脑电特征提取 | 第40-41页 |
| 4.2.1 基于α与β频段的能量特征提取流程 | 第40页 |
| 4.2.2 归一化处理 | 第40-41页 |
| 4.2.3 基于α与β 频段的能量特征提取 | 第41页 |
| 4.2.4 特征向量选取 | 第41页 |
| 4.3 基于α与β节律的改进样本熵的脑电信号特征提取 | 第41-45页 |
| 4.3.1 样本熵的具体算法 | 第42-43页 |
| 4.3.2 基于α与β节律的改进样本熵特征提取流程 | 第43-45页 |
| 4.4 基于α与β节律的归一化能量谱与改进样本熵的混合特征 | 第45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 运动想象脑电信号模式识别 | 第46-57页 |
| 5.1 模式识别方法简介 | 第46-47页 |
| 5.2 SVM与LS-SVM | 第47-51页 |
| 5.2.1 SVM方法 | 第47-50页 |
| 5.2.2 LS-SVM方法 | 第50-51页 |
| 5.3 基于交叉检验与LOO误差法的参数优化 | 第51-53页 |
| 5.3.1 n -折交叉检验 | 第51-52页 |
| 5.3.2 网格法 | 第52页 |
| 5.3.3 LOO误差上界法 | 第52-53页 |
| 5.4 运动想象脑电的识别实验 | 第53-56页 |
| 5.4.1 分类性能比较实验 | 第53-55页 |
| 5.4.2 基于不同特征向量的LOO误差上界-LS-SVM分类实验 | 第55-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 基于运动想象脑电的在线控制验证性实验 | 第57-65页 |
| 6.1 多类运动想象脑电在线控制BCI系统 | 第57-60页 |
| 6.1.1 离线与在线BCI系统控制框图 | 第57-58页 |
| 6.1.2 基于O1/O2导联的状态监测识别方法 | 第58-60页 |
| 6.2 在线同步实时控制实验及结果分析 | 第60-62页 |
| 6.2.1 实验准备与说明 | 第60页 |
| 6.2.2 实验结果分析 | 第60-62页 |
| 6.3 在线异步实时控制实验及结果分析 | 第62-64页 |
| 6.3.1 实验准备与说明 | 第62-64页 |
| 6.3.2 实验结果分析 | 第64页 |
| 6.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 7.1 工作总结 | 第65页 |
| 7.2 研究展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-75页 |
| 附录 | 第75页 |
