| 中文摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 关键技术 | 第12-21页 |
| 1.2.1 脑机接口 | 第13-18页 |
| 1.2.2 仿人机器人 | 第18-20页 |
| 1.2.3 脑（人脑）机（机器智能）融合的脑控仿人机器人系统 | 第20-21页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第21-24页 |
| 1.3.1 基于BRI的仿人机器人远程控制系统 | 第22-23页 |
| 1.3.2 脑控仿人机器人系统的性能评价 | 第23-24页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第24-26页 |
| 第二章 基于视觉诱发的脑电信号模式 | 第26-37页 |
| 2.1 大脑的视觉信息处理机制 | 第26-28页 |
| 2.2 事件相关电位及P300成分 | 第28-31页 |
| 2.2.1 诱发范式 | 第29-31页 |
| 2.2.2 信号解码算法 | 第31页 |
| 2.3 稳态视觉诱发电位SSVEP | 第31-36页 |
| 2.3.1 诱发范式 | 第33-34页 |
| 2.3.2 信号解码算法 | 第34-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于SSVEP和P300的仿人机器人在线控制性能对比 | 第37-57页 |
| 3.1 Cerebot脑控仿人机器人平台 | 第37-41页 |
| 3.1.1 Cerebus神经信号采集设备 | 第37-39页 |
| 3.1.2 NAO仿人机器人 | 第39页 |
| 3.1.3 基于混合编程的软件平台 | 第39-41页 |
| 3.2 基于SSVEP和P300模式的BRI系统实现 | 第41-47页 |
| 3.2.1 基于SSVEP模式的BRI系统 | 第42-45页 |
| 3.2.2 基于P300模式的BRI系统 | 第45-47页 |
| 3.3 在线评价实验 | 第47-55页 |
| 3.3.1 被试的选取 | 第47-48页 |
| 3.3.2 实验设计 | 第48-50页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第50-53页 |
| 3.3.4 讨论 | 第53-55页 |
| 3.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于分层递阶体系结构的仿人机器人远程异步控制系统 | 第57-70页 |
| 4.1 基于CCA和FFT的SSVEP异步解码算法 | 第57-62页 |
| 4.1.1 异步工作方式 | 第57-58页 |
| 4.1.2 典型相关分析CCA | 第58-60页 |
| 4.1.3 基于CCA和FFT的异步解码算法 | 第60-62页 |
| 4.2 基于分层递阶体系结构的脑机融合系统 | 第62-67页 |
| 4.2.1 脑机融合的BRI系统 | 第62-64页 |
| 4.2.2 基于SSVEP模式的分层递阶体系结构 | 第64-67页 |
| 4.3 基于分层递阶体系结构的仿人机器人全身运动控制 | 第67-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 脑控仿人机器人系统的性能评价 | 第70-95页 |
| 5.1 脑控仿人机器人的性能评价任务 | 第70-75页 |
| 5.1.1 任务描述 | 第70-72页 |
| 5.1.2 仿人机器人的行为定义 | 第72-75页 |
| 5.2 脑控仿人机器人系统的评价流程 | 第75-80页 |
| 5.2.1 离线标定 | 第75-76页 |
| 5.2.2 在线开环评价 | 第76-79页 |
| 5.2.3 在线闭环评价 | 第79-80页 |
| 5.3 实验及结果 | 第80-89页 |
| 5.3.1 被试选取 | 第80页 |
| 5.3.2 离线分析结果 | 第80-84页 |
| 5.3.3 在线开环评价结果 | 第84-85页 |
| 5.3.4 在线闭环评价结果 | 第85-89页 |
| 5.4 讨论 | 第89-93页 |
| 5.4.1 基于CCA和FFT的异步解码算法 | 第89-90页 |
| 5.4.2 基于分层递阶体系结构的BRI系统 | 第90-91页 |
| 5.4.3 WFT类行为和WGM类行为 | 第91-92页 |
| 5.4.4 个体性差异的影响 | 第92-93页 |
| 5.5 本章小结 | 第93-95页 |
| 第六章 总结与展望 | 第95-99页 |
| 6.1 总结 | 第95-97页 |
| 6.2 展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-111页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第111-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
