| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·前言 | 第9-10页 |
| ·脑电信号的基础知识 | 第10-13页 |
| ·自发脑电信号 | 第11-12页 |
| ·诱发脑电信号 | 第12-13页 |
| ·脑电信号的分析方法 | 第13-15页 |
| ·时域分析 | 第13-14页 |
| ·频域分析 | 第14页 |
| ·时/频域分析 | 第14-15页 |
| ·本文研究背景 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容及论文结构组织 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文结构组织 | 第17-18页 |
| 第二章 事件相关电位研究 | 第18-26页 |
| ·事件相关电位定义及特征描述 | 第18-19页 |
| ·事件相关电位定义 | 第18页 |
| ·ERP特征描述 | 第18-19页 |
| ·ERP的主要成分 | 第19-20页 |
| ·P300的特征及应用研究 | 第20-21页 |
| ·ERP的提取技术研究 | 第21-26页 |
| ·传统的叠加平均提取技术 | 第21-22页 |
| ·单次/少次提取技术 | 第22-26页 |
| 第三章 独立分量分析和小波分析基本原理 | 第26-41页 |
| ·ICA的理论基础 | 第26-31页 |
| ·统计分析理论基础 | 第26-28页 |
| ·信息论理论基础 | 第28-30页 |
| ·基本原理 | 第30-31页 |
| ·ICA算法研究 | 第31-36页 |
| ·目标函数 | 第31-32页 |
| ·优化算法 | 第32-34页 |
| ·数据预处理 | 第34-36页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第36-41页 |
| ·连续小波变换 | 第36-38页 |
| ·离散小波变换 | 第38页 |
| ·小波阈值去噪的基本原理 | 第38-39页 |
| ·小波函数介绍 | 第39-41页 |
| 第四章 ICA与小波分析理论相结合在ERP少次提取中的应用 | 第41-45页 |
| ·WICA算法 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第42页 |
| ·WICA算法处理数据 | 第42-43页 |
| ·ICA-WT算法处理 | 第43-45页 |
| 第五章 WICA算法少次提取P300成分实验及结果分析 | 第45-58页 |
| ·脑电数据采集 | 第45-48页 |
| ·脑电数据采集设备描述 | 第45-46页 |
| ·数据属性描述 | 第46-48页 |
| ·WICA算法处理脑电数据 | 第48-55页 |
| ·小波阈值去噪处理 | 第48-50页 |
| ·FastICA处理脑电信号 | 第50-52页 |
| ·少次叠加平均提取P300 | 第52-55页 |
| ·结果分析 | 第55-58页 |
| ·WICA方法与传统叠加平均方法的比较 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |