| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·脑-机接口的定义及其研究意义 | 第9-10页 |
| ·脑电信号处理方法概述 | 第10-12页 |
| ·本论文的内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 脑电信号相关基础知识 | 第14-19页 |
| ·脑电信号的分类 | 第14-16页 |
| ·自发脑电 | 第14-16页 |
| ·诱发脑电 | 第16页 |
| ·电极的位置及导联方式 | 第16-19页 |
| 第三章 独立分量分析理论及算法 | 第19-32页 |
| ·ICA相关理论背景 | 第19-24页 |
| ·ICA的模型 | 第19-20页 |
| ·ICA的约束条件 | 第20-21页 |
| ·独立性的度量 | 第21-24页 |
| ·独立分量分析的算法 | 第24-32页 |
| ·ICA的预处理 | 第24-26页 |
| ·Fast ICA算法 | 第26-28页 |
| ·Infomax算法 | 第28-32页 |
| 第四章 基于ICA的思维脑电信号处理 | 第32-39页 |
| ·工频干扰的去除 | 第32-36页 |
| ·眼电干扰的去除 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 运动想象脑电特征的提取及分类 | 第39-44页 |
| ·运动想象脑电特征的确定 | 第39-41页 |
| ·运动想象脑电的二阶矩分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 事件相关电位去噪的研究 | 第44-55页 |
| ·小波变换理论背景 | 第44-45页 |
| ·ICA在事件相关电位消噪中的应用 | 第45-50页 |
| ·小波变换消噪 | 第50-52页 |
| ·P300脑电的分类 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第七章 总结 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 EEG Process platform软件界面 | 第63页 |