| 中文摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 诱发电位提取方法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于视觉诱发电位的脑机接口的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 视觉诱发电位的实验设计 | 第16-27页 |
| 2.1 视觉基本特征 | 第16-19页 |
| 2.1.1 眼睛和视网膜 | 第16-18页 |
| 2.1.2 颜色拮抗系统 | 第18页 |
| 2.1.3 视觉皮层 | 第18-19页 |
| 2.2 视觉刺激器的设计 | 第19-21页 |
| 2.2.1 色彩特征 | 第19-20页 |
| 2.2.2 空间分辨率 | 第20-21页 |
| 2.3 脑电信号与视觉诱发电位 | 第21-23页 |
| 2.3.1 脑电信号 | 第21-22页 |
| 2.3.2 视觉诱发电位 | 第22-23页 |
| 2.4 视觉诱发电位的采集 | 第23-25页 |
| 2.4.1 大脑皮层功能区 | 第23页 |
| 2.4.2 记录部位 | 第23-24页 |
| 2.4.3 记录方式 | 第24-25页 |
| 2.5 脑电信号采集系统 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 诱发电位的提取方法 | 第27-41页 |
| 3.1 叠加平均法 | 第27-28页 |
| 3.2 自适应滤波器 | 第28-31页 |
| 3.2.1 最小均方(LMS)算法 | 第28-30页 |
| 3.2.2 自适应噪声抵消器与自适应信号增强器 | 第30-31页 |
| 3.3 小波分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 连续小波变换与离散小波变换 | 第31-32页 |
| 3.3.2 多分辨率分析与Mallat算法 | 第32-34页 |
| 3.4 独立分量分析 | 第34-37页 |
| 3.4.1 ICA的数学模型 | 第34-35页 |
| 3.4.2 快速ICA算法 | 第35-37页 |
| 3.5 神经网络技术 | 第37-39页 |
| 3.5.1 人工神经元 | 第37-38页 |
| 3.5.2 径向基函数神经网络 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 利用改进的维纳滤波器提取视觉诱发电位 | 第41-50页 |
| 4.1 维纳滤波器的原理 | 第41-43页 |
| 4.2 改进的维纳滤波器 | 第43-44页 |
| 4.3 基于改进的维纳滤波器提取VEP信号 | 第44-47页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第44-45页 |
| 4.3.2 滤波器的设计 | 第45-47页 |
| 4.4 通过改进的维纳滤波器提取VEP信号实验 | 第47-49页 |
| 4.5 结论 | 第49-50页 |
| 第五章 基于伪随机序列调制彩色视觉刺激的多指令脑机接口系统 | 第50-61页 |
| 5.1 脑机接口基础 | 第50-51页 |
| 5.1.1 脑机接口简介 | 第50页 |
| 5.1.2 脑机接口的技术组成 | 第50-51页 |
| 5.2 实验设计 | 第51-54页 |
| 5.2.1 刺激模式的设计 | 第51页 |
| 5.2.2 Gold序列 | 第51-53页 |
| 5.2.3 利用Gold序列调制刺激图案 | 第53-54页 |
| 5.3 脑电信号处理方法 | 第54-58页 |
| 5.3.1 信号处理流程 | 第54页 |
| 5.3.2 信号解码 | 第54-58页 |
| 5.3.3 匹配滤波 | 第58页 |
| 5.4 实验结果 | 第58-60页 |
| 5.5 结论 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |