| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外脑机接口的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容与论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 脑机接口的常用信号类型与处理方法 | 第15-21页 |
| 2.1 脑机接口的研究方法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 视觉诱发电位 | 第15-16页 |
| 2.1.2 感觉运动节律 | 第16页 |
| 2.1.3 P300诱发电位 | 第16-17页 |
| 2.1.4 慢皮层电位 | 第17页 |
| 2.2 脑机接口中的信号处理算法 | 第17-20页 |
| 2.2.1 预处理算法 | 第17-18页 |
| 2.2.2 特征提取算法 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 多类运动想象脑电信号的特征提取方法 | 第21-35页 |
| 3.1 多类CSP特征提取算法 | 第21-25页 |
| 3.1.1 一对多共同空间模式 | 第21-22页 |
| 3.1.2 一对一共空间模式 | 第22-23页 |
| 3.1.3 Filter Bank共空间模式 | 第23-25页 |
| 3.1.3.1 FBCSP算法原理 | 第23-24页 |
| 3.1.3.2 FBCSP总体结构 | 第24-25页 |
| 3.2 多类运动想象脑电信号的两级特征提取方法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 OVR-CSP和SDA两级特征提取方法 | 第25-28页 |
| 3.2.1.1 堆叠降噪自动编码器算法原理 | 第25-27页 |
| 3.2.1.2 基于OVR-CSP和SDA的两级特征提取方法实现步骤 | 第27-28页 |
| 3.2.2 多类变频带CSP和SDA两级特征提取 | 第28-30页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 实验数据描述 | 第30页 |
| 3.3.2 参数选取 | 第30-32页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第32-34页 |
| 3.4 结论 | 第34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 P300刺激范式及其信号处理 | 第35-41页 |
| 4.1 P300刺激范式概述 | 第35-37页 |
| 4.2 变概率的两级刺激范式 | 第37-38页 |
| 4.3 P300实验设计及数据获取 | 第38-39页 |
| 4.4 数据处理与实验结果 | 第39-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 混合脑机接口在康复机器人中的应用 | 第41-51页 |
| 5.1 基于混合脑机接口的康复训练平台总体控制解决方案 | 第41-42页 |
| 5.2 基于混合BCI接口的控制方案 | 第42-44页 |
| 5.2.1 方案设计 | 第42-43页 |
| 5.2.2 具体控制流程 | 第43-44页 |
| 5.3 实验数据采集及处理 | 第44-48页 |
| 5.3.1 数据采集过程 | 第44-47页 |
| 5.3.2 信号预处理 | 第47-48页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第48-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第51页 |
| 6.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 附录 | 第60页 |
