| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·脑-机接口研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·脑-机接口研究现状及进展 | 第13-16页 |
| ·本论文的主要内容及结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于运动想象的脑-机接口系统 | 第18-28页 |
| ·人脑的神经思维活动与脑电信号 | 第18-21页 |
| ·人脑的构成及功能 | 第18-19页 |
| ·运动想象脑电信号 | 第19-21页 |
| ·脑-机接口技术 | 第21-25页 |
| ·脑-机接口的组成 | 第21-22页 |
| ·脑-机接口系统的软、硬件 | 第22-25页 |
| ·基于运动想象的脑-机接口的实验范式 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 运动想象脑电特征提取及分类方法 | 第28-53页 |
| ·脑电信号特征预处理方法 | 第28-31页 |
| ·时空滤波器的应用 | 第29页 |
| ·时频滤波器的应用 | 第29-31页 |
| ·脑电信号的特征提取及选择方法 | 第31-41页 |
| ·频带能量（Band power)的应用 | 第31-32页 |
| ·短时傅立叶变换的应用 | 第32-34页 |
| ·小波及小波包分析的应用 | 第34-37页 |
| ·共空间模式滤波器的应用 | 第37-39页 |
| ·主成份分析的应用 | 第39-41页 |
| ·脑电模式识别与特征分类方法 | 第41-51页 |
| ·Fisher线性判别分类器 | 第42-44页 |
| ·支持向量机分类器 | 第44-47页 |
| ·贝叶斯分类器 | 第47页 |
| ·隐马尔可夫模型分类器 | 第47-49页 |
| ·BP神经网络分类器 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 运动想象脑电识别算法的研究 | 第53-66页 |
| ·运动想象脑电数据来源 | 第53-54页 |
| ·基于CSP-SVM对多导联两类运动想象脑电的分类 | 第54-56页 |
| ·两类运动想象脑电的特征提取及分类 | 第54-55页 |
| ·基于CSP-SVM的实时在线脑-机接口的构建 | 第55-56页 |
| ·基于CSP-HMM对多导联四类运动想象脑电的分类 | 第56-59页 |
| ·四类运动想象脑电的预处理 | 第57页 |
| ·四类运动想象脑电的特征提取 | 第57-58页 |
| ·四类运动想象脑电的特征分类 | 第58-59页 |
| ·时-频相关性分析法对少导联左、右手运动想象脑电的分类 | 第59-65页 |
| ·固定时频段特征提取 | 第59-60页 |
| ·去相关后的时频段特征提取 | 第60-64页 |
| ·LDA对左、右手运动想象脑电的分类 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·工作总结 | 第66页 |
| ·研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的文章 | 第75页 |
