| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 目次 | 第11-14页 |
| 图目次 | 第14-16页 |
| 表目次 | 第16-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-32页 |
| ·脑机接口研究背景与意义 | 第17-19页 |
| ·脑机接口概述 | 第19-24页 |
| ·脑机接口系统的组成 | 第19-21页 |
| ·脑机接口的分类 | 第21-23页 |
| ·脑机接口的评价标准 | 第23-24页 |
| ·脑机接口国内外研究现状 | 第24-27页 |
| ·目前存在的问题与面临的挑战 | 第27-29页 |
| ·论文的研究内容与组织结构 | 第29-32页 |
| 第2章 脑机接口系统的实现 | 第32-56页 |
| ·脑电信号产生的生理基础 | 第32-37页 |
| ·脑电信号采集方式 | 第37-38页 |
| ·BCI系统中的脑电信号 | 第38-48页 |
| ·基于视觉诱发电位的BCI研究 | 第40-42页 |
| ·基于慢皮层电位的BCI研究 | 第42-43页 |
| ·基于P300的BCI研究 | 第43-45页 |
| ·基于mu和beta节律的BCI研究 | 第45-47页 |
| ·四种类型的BCI系统特点分析 | 第47-48页 |
| ·脑机接口系统的实现方案 | 第48-51页 |
| ·本文在线脑机接口系统的实现 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第3章 脑机接口中的信号处理算法 | 第56-73页 |
| ·预处理算法 | 第56-59页 |
| ·伪迹干扰及其去除方法 | 第56-58页 |
| ·最优电极组合 | 第58-59页 |
| ·特征提取算法 | 第59-68页 |
| ·功率谱分析方法 | 第61-63页 |
| ·小波变换 | 第63-66页 |
| ·公共空间模式 | 第66-68页 |
| ·分类算法 | 第68-71页 |
| ·基于Fisher准则的线性分类算法 | 第68-70页 |
| ·支持向量机 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第4章 基于运动想象的脑电信号特征提取与分类算法 | 第73-85页 |
| ·运动想象脑电信号概述 | 第73-74页 |
| ·四类运动想象脑电信号的特征提取与分类算法 | 第74-80页 |
| ·算法原理 | 第76-77页 |
| ·四类运动想象脑电信号的预处理 | 第77页 |
| ·四类运动想象脑电信号的特征提取 | 第77-79页 |
| ·四类运动想象脑电信号的分类 | 第79-80页 |
| ·实验数据获取及算法实验结果 | 第80-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第5章 基于置信系数的组合分类算法及其在运动想象脑电分类中的应用 | 第85-99页 |
| ·组合分类算法概述 | 第85-86页 |
| ·基于置信系数的组合分类算法 | 第86-92页 |
| ·置信系数概念的提出 | 第87-90页 |
| ·基于置信系数的组合分类算法实现步骤 | 第90-92页 |
| ·基于置信系数的组合分类算法中的特征提取和分类算法 | 第92-93页 |
| ·实验数据获取及算法实验结果 | 第93-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第6章 基于子矩阵的P300脑机接口刺激范式 | 第99-119页 |
| ·P300脑机接口原理 | 第99-102页 |
| ·P300刺激范式研究 | 第102-108页 |
| ·已有的P300刺激范式 | 第104-107页 |
| ·P300刺激范式的改进方法 | 第107-108页 |
| ·基于子矩阵的P300刺激范式 | 第108-112页 |
| ·基于子矩阵的P300刺激范式设计及原理 | 第108-111页 |
| ·基于子矩阵的P300刺激范式优点 | 第111-112页 |
| ·实验设计及数据获取 | 第112-114页 |
| ·数据处理及实验结果 | 第114-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第7章 基于SBP范式的在线自适应脑机接口 | 第119-131页 |
| ·自适应算法及P300成分在SBP中的分布特点 | 第119-121页 |
| ·基于SBP的阈值算法与识别判据 | 第121-122页 |
| ·最大值法 | 第121页 |
| ·类峭度法 | 第121-122页 |
| ·基于SBP范式的自适应在线系统实现 | 第122-127页 |
| ·SBP范式的改进 | 第127-130页 |
| ·本章小结 | 第130-131页 |
| 第8章 总结与展望 | 第131-136页 |
| ·研究总结及主要成果 | 第131-135页 |
| ·研究体会 | 第131-133页 |
| ·研究成果 | 第133-135页 |
| ·进一步工作展望 | 第135-136页 |
| 参考文献 | 第136-151页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第151-152页 |