| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-15页 |
| §1.1.课题背景及意义 | 第9-13页 |
| ·BCI系统的定义及目标 | 第9-10页 |
| ·相关的研究领域 | 第10-11页 |
| ·BCI系统的现状 | 第11-12页 |
| ·国际脑—机接口竞赛 | 第12-13页 |
| §1.2.课题研究目标 | 第13页 |
| §1.3.全文结构概述 | 第13-15页 |
| 第2章 脑—机接口概述 | 第15-23页 |
| §2.1.脑—机接口组成 | 第15-16页 |
| ·输入环节 | 第15页 |
| ·信号处理 | 第15-16页 |
| ·输出 | 第16页 |
| ·生物反馈 | 第16页 |
| §2.2.脑—机接口信号采集技术 | 第16-20页 |
| ·功能核磁共振成像 | 第17页 |
| ·脑磁图 | 第17页 |
| ·正电子发射断层显像 | 第17-18页 |
| ·脑电图 | 第18-19页 |
| ·脑皮层电图 | 第19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| §2.3.神经生理学信号 | 第20-23页 |
| ·事件相关电位 | 第20页 |
| ·P300 | 第20-21页 |
| ·视觉诱发电位 | 第21-22页 |
| ·皮层慢电位 | 第22页 |
| ·μ节律、β节律和其它感觉运动皮层活动 | 第22-23页 |
| 第3章 脑—机接口中的信号处理方法 | 第23-32页 |
| §3.1.特征提取 | 第23-27页 |
| ·快速傅立叶变换 | 第23页 |
| ·连续小波分析 | 第23-24页 |
| ·主成分分析 | 第24-25页 |
| ·独立成分分析 | 第25页 |
| ·公共空间模式 | 第25-27页 |
| §3.2.分类器设计 | 第27-30页 |
| ·线性判别分析 | 第27页 |
| ·Fisher判别分析 | 第27-28页 |
| ·k近邻 | 第28页 |
| ·支持向量机 | 第28-30页 |
| §3.3.交叉验证 | 第30页 |
| §3.4.小结 | 第30-32页 |
| 第4章 提高脑—机接口系统中EEG信号分类精度 | 第32-45页 |
| §4.1.P300字符拼写实验范式 | 第32-38页 |
| ·实验介绍 | 第33页 |
| ·数据处理 | 第33-37页 |
| ·结果 | 第37-38页 |
| ·讨论 | 第38页 |
| §4.2.运动想象实验范式 | 第38-45页 |
| ·实验介绍 | 第39页 |
| ·数据处理 | 第39-44页 |
| ·结果 | 第44-45页 |
| 第5章 基于ECoG的脑—机接口特征提取与分类方法 | 第45-53页 |
| §5.1.实验介绍 | 第45-50页 |
| ·数据处理 | 第46-48页 |
| ·结果 | 第48-50页 |
| §5.2.讨论 | 第50-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-56页 |
| §6.1.总结 | 第53-54页 |
| §6.2.展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 硕士期间发表论文情况 | 第62页 |