| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 目录 | 第7-11页 |
| 主要符号对照表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 目的、意义 | 第12-13页 |
| 1.2 脑机接口与EEG | 第13-14页 |
| 1.3 基于EEG的语言研究背景 | 第14-16页 |
| 1.4 论文安排 | 第16-18页 |
| 第二章 实验介绍 | 第18-22页 |
| 2.1 实验设计 | 第18-19页 |
| 2.2 实验设备 | 第19-21页 |
| 2.3 实验过程 | 第21页 |
| 2.3.1 实验材料 | 第21页 |
| 2.3.2 实验内容 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 数据处理流程 | 第22-31页 |
| 3.1 去伪迹、预处理 | 第22-25页 |
| 3.1.1 伪迹移除(Artifact Remove) | 第22-24页 |
| 3.1.2 预处理 | 第24-25页 |
| 3.2 特征提取与组织 | 第25-26页 |
| 3.3 判别算法 | 第26-31页 |
| 第四章 算法描述 | 第31-46页 |
| 4.1 独立成份分析 | 第31-33页 |
| 4.2 特征提取算法 | 第33-37页 |
| 4.2.1 滤波及能量特征 | 第33-34页 |
| 4.2.2 CSP共空间投影 | 第34-35页 |
| 4.2.3 特征表示 | 第35-37页 |
| 4.3 分类算法 | 第37-43页 |
| 4.3.1 多层感知机神经网络(MLP) | 第37-40页 |
| 4.3.2 支持向量机(SVM) | 第40-43页 |
| 4.4 模糊积分 | 第43-44页 |
| 4.4.1 模糊测度与模糊积分 | 第43-44页 |
| 4.4.2 模糊积分在分类中的应用 | 第44页 |
| 4.5 交叉验证 | 第44-46页 |
| 第五章 结果分析 | 第46-54页 |
| 5.1 去伪迹的分类效果 | 第46-47页 |
| 5.2 频带特征及样本时间长度选择 | 第47-49页 |
| 5.3 多频带特征积分融合 | 第49-50页 |
| 5.4 空间模式 | 第50-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 6.1 本文的主要贡献 | 第54页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位论文期间发表的学术论文目录 | 第60-62页 |