| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-20页 |
| ·脑—机接口的定义 | 第9-10页 |
| ·脑—机接口的研究现状 | 第10-15页 |
| ·脑—机接口方法概述 | 第10-11页 |
| ·EEG成分划分 | 第11-12页 |
| ·基于脑电信号的脑—机接口系统 | 第12-15页 |
| ·现有脑—机接口系统存在的问题 | 第15-18页 |
| ·数据传输速率 | 第15-16页 |
| ·系统的实时性 | 第16-17页 |
| ·系统的实用性 | 第17页 |
| ·系统的临床应用 | 第17-18页 |
| ·论文的研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 基于视觉图片的脑—机接口 | 第20-29页 |
| ·基于视觉图片诱发脑电的生理基础 | 第20-21页 |
| ·系统原理 | 第21-22页 |
| ·刺激界面 | 第22-23页 |
| ·脑电信号的采集 | 第23-24页 |
| ·应用程序接口设定 | 第24-25页 |
| ·脑电信号预处理 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 脑电信号的分类处理与离线分析 | 第29-38页 |
| ·脑电信号的分类处理 | 第29-34页 |
| ·Ada Boost与核函数投票感知器算法 | 第29-31页 |
| ·惩罚逻辑回归算法 | 第31-34页 |
| ·离线实验 | 第34-37页 |
| ·基于Ada Boost与核函数投票感知器分类算法 | 第34-36页 |
| ·基于惩罚逻辑回归的分类算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 在线脑—机接口照明控制的实现 | 第38-46页 |
| ·脑电分类自适应系统 | 第38-39页 |
| ·在线实验 | 第39-41页 |
| ·脑—机接口控制的POE智能照明系统 | 第41-45页 |
| ·实验范式 | 第42-43页 |
| ·实验数据分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-49页 |
| ·论文的工作成果 | 第46-47页 |
| ·论文的创新点 | 第47页 |
| ·脑－机接口研究的展望 | 第47-49页 |
| ·本次研究的不足与展望 | 第47页 |
| ·脑—机接口应用展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |