| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·人类“全球脑”构想与脑-机接口 | 第8-9页 |
| ·脑-机接口技术介绍 | 第9-10页 |
| ·非侵入式脑-机接口常用通信载体信号及其特征提取方法 | 第10-11页 |
| ·非监督式特征学习方法 | 第11-12页 |
| ·课题的提出及主要内容 | 第12-13页 |
| ·研究目标 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·本文创新点 | 第13页 |
| ·本文章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 模拟阅读事件相关脑电诱发模式及其数据分析 | 第14-24页 |
| ·模拟阅读实验模式 | 第14-16页 |
| ·模拟阅读脑电信号时频域特征分析 | 第16-20页 |
| ·模拟阅读脑电信号的功率谱估计 | 第16-18页 |
| ·叠加平均诱发脑电信号的时频分析 | 第18页 |
| ·模拟阅读事件相关脑电位成分分析 | 第18-20页 |
| ·通道间脑电信号频域相干性和相关距离矩阵分析 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于自适应多节人工神经网络的特征学习方法 | 第24-32页 |
| ·自编码机基本原理和结构 | 第24页 |
| ·多节人工神经网络的建立 | 第24-25页 |
| ·多节人工神经网络的训练 | 第25-27页 |
| ·隐含层结点数目分配的自适应调节 | 第27-28页 |
| ·基于共空间模式的特征提取算法 | 第28-30页 |
| ·特征向量模式识别方法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 实验结果与讨论 | 第32-37页 |
| ·脑电信号样本分类结果 | 第32-34页 |
| ·多通道脑电信号线性组合特征提取方法的不足 | 第34-35页 |
| ·多节神经网络传递函数选择对分类结果的影响 | 第35-37页 |
| 第5章 总结与展望 | 第37-38页 |
| ·本研究工作总结 | 第37页 |
| ·今后工作展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 附录：攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第44页 |