| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·脑机接口简介 | 第12-13页 |
| ·国内外研究动态 | 第13-15页 |
| ·课题研究内容与论文结构 | 第15-18页 |
| ·研究内容与创新点 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 异步脑机接口 | 第18-33页 |
| ·脑机接口系统分类 | 第18-19页 |
| ·内源性与外源性BCI | 第18页 |
| ·同步与异步BCI | 第18-19页 |
| ·脑机接口控制信号类型 | 第19-24页 |
| ·稳态视觉诱发电位（SSVEP） | 第19-20页 |
| ·事件相关电位（ERP） | 第20-23页 |
| ·感觉运动节律（SMR） | 第23页 |
| ·慢皮层电位（SCP） | 第23-24页 |
| ·异步脑机接口研究要点 | 第24-32页 |
| ·控制状态检测 | 第24-26页 |
| ·分类算法原理 | 第26-30页 |
| ·系统性能评估指标 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于贝叶斯线性判别分析的异步P300检测算法设计 | 第33-41页 |
| ·检测算法设计 | 第33-38页 |
| ·贝叶斯线性判别分析算法原理 | 第33-34页 |
| ·单阈值检测异步P300方法 | 第34-37页 |
| ·阈值的选取 | 第37-38页 |
| ·离线实验 | 第38-40页 |
| ·信号采集与处理 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于卷积神经网络的异步P300检测算法设计 | 第41-51页 |
| ·卷积神经网络概述 | 第41-46页 |
| ·卷积神经网络网络结构 | 第41-43页 |
| ·卷积神经网络基本特征 | 第43-44页 |
| ·卷积神经网络的训练 | 第44-46页 |
| ·检测算法设计 | 第46-48页 |
| ·算法原理 | 第46-47页 |
| ·阈值的选取 | 第47-48页 |
| ·离线实验 | 第48-49页 |
| ·信号采集与处理 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49页 |
| ·两种方法离线实验效果对比 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 在线实验系统设计及结果分析 | 第51-63页 |
| ·系统软硬件介绍 | 第51-53页 |
| ·硬件部分 | 第51-52页 |
| ·软件系统 | 第52-53页 |
| ·视觉刺激方法的设计 | 第53-57页 |
| ·刺激范式设计 | 第53-55页 |
| ·刺激序列设计 | 第55-57页 |
| ·实验过程 | 第57-60页 |
| ·训练分类模型阶段 | 第57-59页 |
| ·在线测试阶段 | 第59-60页 |
| ·实验结果分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 总结 | 第63-64页 |
| 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第71页 |