| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT（英文摘要） | 第6-9页 |
| 主要符号对照表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·基于EEG信号的警觉的估计概述 | 第10-12页 |
| ·论文安排 | 第12-13页 |
| 第二章 EEG信号以及警觉度背景知识 | 第13-20页 |
| ·脑电信号的介绍 | 第13-17页 |
| ·清醒-睡眠过程 | 第15页 |
| ·睡眠-清醒过程 | 第15-16页 |
| ·失眠 | 第16-17页 |
| ·影响警觉度的要素 | 第17-19页 |
| ·病理学 | 第17-18页 |
| ·动机 | 第18页 |
| ·紧张性刺激 | 第18-19页 |
| ·认知与适应能力 | 第19页 |
| ·本章小节 | 第19-20页 |
| 第三章 国内外研究进展 | 第20-27页 |
| ·警觉度估计发展历史 | 第20-23页 |
| ·基于脑电信号的警觉度估计 | 第23-26页 |
| ·警觉度状态的描述 | 第23-24页 |
| ·EEG信号的预处理 | 第24-25页 |
| ·EEG信号的特征提取 | 第25页 |
| ·EEG信号分析 | 第25-26页 |
| ·警觉度状态的建模 | 第26页 |
| ·本章小节 | 第26-27页 |
| 第四章 基于EEG的警觉度估计研究方法 | 第27-49页 |
| ·EEG信号的获取 | 第28-30页 |
| ·EEG信号降噪处理 | 第30-31页 |
| ·特征提取和时空滤波 | 第31-38页 |
| ·Common Spatial Pattern时空滤波 | 第32-35页 |
| ·特征选取 | 第35-37页 |
| ·特征降维 | 第37-38页 |
| ·半监督学习的聚类方法 | 第38-47页 |
| ·Normalize-Cut聚类算法 | 第39-41页 |
| ·Soft Cluster算法介绍 | 第41-43页 |
| ·XGFC聚类算法 | 第43-47页 |
| ·脑电信号的相位同步性分析 | 第47-48页 |
| ·本章小节 | 第48-49页 |
| 第五章 实验平台和流程 | 第49-57页 |
| ·试验设备介绍 | 第49-55页 |
| ·试验硬件平台 | 第49-51页 |
| ·Sca114.3软件系统介绍 | 第51-55页 |
| ·Acuqire介绍 | 第51-52页 |
| ·Stim2介绍 | 第52-53页 |
| ·Edit介绍 | 第53-55页 |
| ·实验流程设计 | 第55-56页 |
| ·本章小节 | 第56-57页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第57-68页 |
| ·二类情况 | 第58页 |
| ·多类情况 | 第58-60页 |
| ·频谱和同步性分析 | 第60-67页 |
| ·本章小节 | 第67-68页 |
| 第七章 总结与展望 | 第68-71页 |
| ·本文的主要贡献 | 第68-69页 |
| ·进一步的研究工作 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的论文 | 第78页 |