| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-27页 |
| 1.1 脑机接口概述 | 第14-16页 |
| 1.2 脑机接口系统的组成 | 第16-18页 |
| 1.3 脑机接口的研究现状 | 第18-24页 |
| 1.4 本文的研究内容和组织结构安排 | 第24-27页 |
| 第2章 基于运动想象的BCI和通道选择简介 | 第27-32页 |
| 2.1 运动想象脑电及电极分布 | 第27-29页 |
| 2.2 基于运动想象BCI系统的通道选择 | 第29-31页 |
| 2.2.1 通道选择的研究意义 | 第29-30页 |
| 2.2.2 最优通道选择方法研究现状 | 第30-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于频域空间域信号特征相结合的分类方法 | 第32-40页 |
| 3.1 本章解决的主要问题 | 第32页 |
| 3.2 算法原理 | 第32-36页 |
| 3.3 实验结果 | 第36-39页 |
| 3.3.1 一维光标控制BCI实验结果 | 第37-38页 |
| 3.3.2 运动想象任务BCI实验结果 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于Relief-SBS的运动想象脑机接口通道选择 | 第40-51页 |
| 4.1 本章解决的主要问题 | 第40页 |
| 4.2 算法原理 | 第40-45页 |
| 4.2.1 信号预处理与特征提取 | 第41-42页 |
| 4.2.2 特征归一化 | 第42页 |
| 4.2.3 Relief-SBS结合的通道选择 | 第42-44页 |
| 4.2.4 分类算法Correlation Coefficient | 第44-45页 |
| 4.3 实验数据及算法实验结果 | 第45-50页 |
| 4.3.1 实验数据描述 | 第45-46页 |
| 4.3.2 算法实验结果分析 | 第46-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于IterRelCen的通道选择算法及在不同范式中的应用 | 第51-71页 |
| 5.1 本章解决的主要问题 | 第51-52页 |
| 5.2 通道选择算法 | 第52-56页 |
| 5.2.1 ReliefF算法概述 | 第52-54页 |
| 5.2.2 基于IterRelCen的特征选择算法 | 第54-56页 |
| 5.3 BCI实验范式的区别概述 | 第56页 |
| 5.4 支持向量机分类算法 | 第56-58页 |
| 5.5 实验数据及实验结果 | 第58-67页 |
| 5.5.1 三类BCI实验范式的数据 | 第58-60页 |
| 5.5.2 实验结果 | 第60-67页 |
| 5.6 结果讨论 | 第67-70页 |
| 5.6.1 不同BCI实验范式的相关通道数量 | 第68-69页 |
| 5.6.2 相关的通道与频段 | 第69页 |
| 5.6.3 本章的不足之处 | 第69-70页 |
| 5.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结和展望 | 第71-74页 |
| 6.1 本文的主要工作和成果 | 第71-72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-85页 |
| 作者简历 | 第85-86页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
