| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-31页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 基于运动想象的脑机接口系统 | 第12-18页 |
| 1.2.1 运动想象系统的原理及组成 | 第13-16页 |
| 1.2.2 运动想象系统的国内外发展 | 第16-17页 |
| 1.2.3 问题与挑战 | 第17-18页 |
| 1.3 协方差特征的数据特性及相关研究 | 第18-27页 |
| 1.3.1 脑电信号的协方差特征 | 第18-19页 |
| 1.3.2 协方差特征的距离特性 | 第19-23页 |
| 1.3.3 协方差特征的相关研究 | 第23-27页 |
| 1.4 本文选题和研究内容 | 第27-29页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第29-31页 |
| 第二章 基于等距映射的双线性降维算法及相关分类器设计 | 第31-47页 |
| 2.1 引言 | 第31-33页 |
| 2.2 方法 | 第33-37页 |
| 2.2.1 线性等距映射模型 | 第33-34页 |
| 2.2.2 双线性等距黎曼嵌套(BIRE)降维算法 | 第34-36页 |
| 2.2.3 基于低维嵌套判别分析(EDA)的分类算法 | 第36-37页 |
| 2.3 实验数据分析 | 第37-40页 |
| 2.4 实验结果分析及讨论 | 第40-45页 |
| 2.4.1 BIRE算法的降维实验 | 第40-41页 |
| 2.4.2 EDA算法的分类实验 | 第41-45页 |
| 2.4.3 算法性能实验 | 第45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 基于子流形学习的双线性降维算法及相关分类器设计 | 第47-63页 |
| 3.1 引言 | 第47-49页 |
| 3.2 方法 | 第49-52页 |
| 3.2.1 子流形学习模型 | 第49-51页 |
| 3.2.2 双线性子流形学习(BSML)降维算法 | 第51-52页 |
| 3.2.3 基于子流形的分类算法 | 第52页 |
| 3.3 实验数据分析 | 第52-54页 |
| 3.4 实验结果分析及讨论 | 第54-62页 |
| 3.4.1 降维及分类实验 | 第54-59页 |
| 3.4.2 小样本数据分类实验 | 第59-61页 |
| 3.4.3 算法性能实验 | 第61-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 基于局部保持和模糊特性的降维算法及相关分类器设计 | 第63-81页 |
| 4.1 引言 | 第63-65页 |
| 4.2 方法 | 第65-69页 |
| 4.2.1 黎曼图模型及其局部特性 | 第66页 |
| 4.2.2 双线性模糊特性及局部保存(BFDLP)降维算法 | 第66-68页 |
| 4.2.3 基于低维模糊切空间的极限学习机(ELM)分类算法 | 第68-69页 |
| 4.3 实验数据分析 | 第69-71页 |
| 4.4 实验结果分析及讨论 | 第71-79页 |
| 4.4.1 BFDLP算法的降维实验 | 第71-75页 |
| 4.4.2 低维模糊切空间极限学习机(ELM)的分类实验 | 第75-77页 |
| 4.4.3 参数分析及算法性能实验 | 第77-79页 |
| 4.5 本章小结 | 第79-81页 |
| 第五章 基于局部保持和正则项的降维算法及相关分类器设计 | 第81-97页 |
| 5.1 引言 | 第81-83页 |
| 5.2 方法 | 第83-87页 |
| 5.2.1 基于空域滤波器的通道权重 | 第83-84页 |
| 5.2.2 双线性正则局部保存(BRLP)降维算法 | 第84-85页 |
| 5.2.3 低维正则切平面的极限学习机(ELM)分类算法 | 第85-87页 |
| 5.3 实验数据分析 | 第87-88页 |
| 5.4 实验结果分析及讨论 | 第88-96页 |
| 5.4.1 BRLP算法的降维实验 | 第88-90页 |
| 5.4.2 低维正则切平面极限学习机(ELM)的分类实验 | 第90-92页 |
| 5.4.3 收敛分析及参数分析实验 | 第92-96页 |
| 5.5 本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 总结与展望 | 第97-103页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第97-98页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第98-103页 |
| 附录1 | 第103-105页 |
| 附录2 | 第105-107页 |
| 附录3 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-119页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第119-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 附件 | 第122页 |
