| 致谢 | 第1-13页 |
| 摘要 | 第13-15页 |
| Abstract | 第15-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-32页 |
| ·脑机接口 | 第18-21页 |
| ·概述 | 第18-20页 |
| ·脑机接口性能评价 | 第20-21页 |
| ·可用于BCI的脑电模式 | 第21-24页 |
| ·P300 | 第21页 |
| ·诱发电位 | 第21-23页 |
| ·慢皮层电位 | 第23页 |
| ·错误相关电位 | 第23页 |
| ·心理作业 | 第23-24页 |
| ·基于稳态视觉诱发电位的脑机接口 | 第24-29页 |
| ·稳态视觉诱发电位 | 第24页 |
| ·基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统框图 | 第24-25页 |
| ·闪烁视觉刺激源 | 第25-27页 |
| ·刺激频率 | 第27-28页 |
| ·电极选择和SSVEP增强 | 第28-29页 |
| ·特征类型及其检测 | 第29页 |
| ·论文研究目的和内容 | 第29-32页 |
| 第二章 稳态视觉诱发电位的空域滤波增强 | 第32-53页 |
| ·SSVEP模型 | 第32-34页 |
| ·空域滤波器方法概述 | 第34-39页 |
| ·平均融合 | 第35页 |
| ·本征融合 | 第35页 |
| ·双极融合 | 第35页 |
| ·拉普拉斯融合 | 第35-36页 |
| ·最小能量融合 | 第36-37页 |
| ·最大对比融合 | 第37页 |
| ·共空间模式 | 第37-38页 |
| ·主成分分析 | 第38页 |
| ·独立变量分析 | 第38-39页 |
| ·典型相关分析 | 第39页 |
| ·平均最大对比融合 | 第39-42页 |
| ·评价方法 | 第42-45页 |
| ·基于匹配追踪的时频分析 | 第42-44页 |
| ·SSVEP能量计算方法 | 第44页 |
| ·接受者操作特性曲线(ROC曲线) | 第44-45页 |
| ·实验设计和数据采集 | 第45-46页 |
| ·结果与讨论 | 第46-52页 |
| ·时频分析 | 第46-47页 |
| ·不同滤波器下的SSVEP能量随时间的变化 | 第47-50页 |
| ·ROC曲线下面积AUC | 第50-51页 |
| ·空间滤波器的脑地形图 | 第51页 |
| ·空域滤波器随时间的变化 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 基于多通道脑电的SSVEP相位提取 | 第53-65页 |
| ·相位同步分析 | 第54-55页 |
| ·瞬时相位的估计方法 | 第55-56页 |
| ·结果与讨论 | 第56-64页 |
| ·仿真信号的相位提取 | 第56-57页 |
| ·SSVEP信号相位提取 | 第57-59页 |
| ·不同SSVEP相位的分布 | 第59-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于SSVEP相位的脑机接口系统 | 第65-79页 |
| ·分类器设计 | 第65-68页 |
| ·基于SSVEP的BCI系统的离线数据分析 | 第68-73页 |
| ·实验设计与数据采集 | 第68-69页 |
| ·刺激频率的选择 | 第69-70页 |
| ·结果与分析 | 第70-73页 |
| ·基于SSVEP相位的实时BCI系统 | 第73-76页 |
| ·系统校准 | 第74页 |
| ·系统操作和信息传输率 | 第74页 |
| ·系统性能分析 | 第74-76页 |
| ·讨论 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第五章 循环编码在基于SSVEP的脑机接口中的应用研究 | 第79-98页 |
| ·离散无记忆信道 | 第79-80页 |
| ·信道容量 | 第80-83页 |
| ·定义 | 第80-81页 |
| ·Arimoto-Blahut算法 | 第81-83页 |
| ·BCI信道和容量 | 第83-84页 |
| ·循环类编码 | 第84-89页 |
| ·码长和码距 | 第84-85页 |
| ·循环类 | 第85-86页 |
| ·类头 | 第86页 |
| ·循环类纠错编码的生成 | 第86-87页 |
| ·码字检测方法 | 第87-88页 |
| ·循环类纠错编码与视觉刺激源 | 第88-89页 |
| ·实验设计和数据采集 | 第89页 |
| ·结果与讨论 | 第89-97页 |
| ·刺激持续时间 | 第90-91页 |
| ·循环类码的产生 | 第91-92页 |
| ·循环类码码字检测性能仿真研究 | 第92-95页 |
| ·循环类编码的实例结果 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 基于参数调节随机共振的SSVEP增强 | 第98-117页 |
| ·随机共振信号处理增强SSVEP信噪比 | 第98-113页 |
| ·双稳态随机共振理论 | 第99-100页 |
| ·信噪比 | 第100页 |
| ·双稳态系统模型的求解 | 第100-103页 |
| ·大参数信号到小参数信号的转换 | 第103-105页 |
| ·实验数据 | 第105页 |
| ·白化滤波 | 第105-106页 |
| ·随机共振处理SSVEP信号 | 第106-113页 |
| ·大脑SSVEP响应的随机共振研究 | 第113-115页 |
| ·实验设计 | 第113-114页 |
| ·结果与讨论 | 第114-115页 |
| ·本章小结 | 第115-117页 |
| 第七章 样本熵在脑电分析中的应用 | 第117-134页 |
| ·样本熵的定义 | 第117-118页 |
| ·稳态视觉诱发电位的样本熵 | 第118-121页 |
| ·经皮穴位电刺激镇痛实验 | 第121-128页 |
| ·经皮穴位电刺激 | 第122页 |
| ·实验对象与实验过程 | 第122-123页 |
| ·脑电采集 | 第123-124页 |
| ·结果 | 第124-125页 |
| ·讨论 | 第125-128页 |
| ·脑电中眨眼伪迹的自动去除 | 第128-133页 |
| ·眼电伪迹脑电数据来源 | 第128-129页 |
| ·独立变量分析 | 第129页 |
| ·眨眼伪迹去除的性能评价 | 第129-130页 |
| ·结果 | 第130-133页 |
| ·讨论 | 第133页 |
| ·本章小结 | 第133-134页 |
| 第八章 总结与展望 | 第134-138页 |
| ·总结 | 第134-135页 |
| ·论文主要创新点 | 第135-136页 |
| ·展望 | 第136-138页 |
| 参考文献 | 第138-153页 |
| 个人简历和在学期间发表的论文 | 第153-154页 |