脑电数据的函数分析方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| ·认知神经科学的研究意义和研究手段 | 第10-12页 |
| ·脑电信号的采集和特征 | 第12-15页 |
| ·脑电信号采集 | 第12页 |
| ·脑电信号的特征 | 第12-13页 |
| ·自发电位、诱发电位与事件相关电位 | 第13-15页 |
| ·脑电信号的研究现状 | 第15-19页 |
| ·认知科学研究中脑电信号的研究趋势 | 第19页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第19-22页 |
| 2 事件相关电位的函数型数据分析 | 第22-60页 |
| ·ERP 分析的传统方法 | 第22-24页 |
| ·基于函数型数据分析的ERP 分析方法 | 第24-50页 |
| ·ERP 数据是函数型数据 | 第24-30页 |
| ·函数型数据分析的目的 | 第30-31页 |
| ·函数型数据的预处理 | 第31-33页 |
| ·函数型数据的套准和曲线排齐 | 第33-35页 |
| ·数据的显示和描述 | 第35页 |
| ·事件相关电位分析的新方法 | 第35-37页 |
| ·实例分析 | 第37-38页 |
| ·单侧化准备电位启动点的测量 | 第38-41页 |
| ·用两种不同方法获得的ERP 的对比 | 第41-50页 |
| ·对LRP 启动点测量方法的改进 | 第50-60页 |
| ·与其它方法的比较 | 第54-60页 |
| 3 ERP 数据的聚类分析 | 第60-70页 |
| ·叠加平均引起的失真 | 第60-61页 |
| ·K-中心函数型聚类 | 第61-67页 |
| ·基本原则 | 第61-65页 |
| ·聚类步骤 | 第65-66页 |
| ·初始聚类 | 第66页 |
| ·迭代 | 第66-67页 |
| ·实例分析 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 4 脑电信号的非线性系统分析方法 | 第70-86页 |
| ·脑电非线性的产生基础 | 第70-71页 |
| ·一类非线性系统 | 第71-74页 |
| ·观测器设计的一种新方法 | 第74-78页 |
| ·模拟 | 第78-83页 |
| ·小结 | 第83-86页 |
| 结语 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-98页 |
| 展望 | 第98-100页 |
| 致谢 | 第100-102页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第102页 |
