| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·脑-机接口技术简介 | 第9-16页 |
| ·脑-机接口概念 | 第9-10页 |
| ·脑-机接口组成 | 第10-11页 |
| ·脑-机接口技术的研究现状 | 第11-15页 |
| ·脑-机接口研究意义 | 第15-16页 |
| ·本文的研究基础 | 第16-19页 |
| ·大脑的基本结构和脑电信号的产生 | 第16-17页 |
| ·脑电信号的特点及主要节律 | 第17-18页 |
| ·运动想象脑电信号的研究基础 | 第18-19页 |
| ·本文研究的目的与内容 | 第19-21页 |
| ·研究目的 | 第19页 |
| ·研究内容 | 第19-21页 |
| 2 实验设计和运动想象脑电信号的预处理 | 第21-32页 |
| ·实验设计 | 第21-24页 |
| ·实验平台 NEUROSCAN 简介 | 第21-22页 |
| ·实验设计 | 第22-24页 |
| ·运动想象脑电信号的预处理 | 第24-31页 |
| ·合并行为数据，滤除眼电和转化数据格式 | 第24-26页 |
| ·FFT 和IFFT 结合滤波 | 第26-29页 |
| ·滤波后数据分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 运动想象脑电信号的特征提取方法研究 | 第32-41页 |
| ·概述 | 第32页 |
| ·基于AR 模型的功率谱估计 | 第32-34页 |
| ·基于AR 模型的功率谱估计原理 | 第32-33页 |
| ·对基于AR 模型的功率谱估计的分析 | 第33-34页 |
| ·离散小波分析特征提取方法研究 | 第34-40页 |
| ·小波变换基本理论 | 第35-36页 |
| ·采用离散小波分析提取信号的能量值特征 | 第36-39页 |
| ·采用离散小波分析提取信号的能量值和系数的组合特征 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 运动想象脑电信号的分类方法研究 | 第41-56页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·BP 神经网络分类器 | 第41-44页 |
| ·BP 神经网络原理 | 第41-44页 |
| ·运动想象BP 神经网络分类器的设计 | 第44页 |
| ·自组织神经网络分类器 | 第44-46页 |
| ·自组织神经网络原理 | 第45-46页 |
| ·运动想象自组织神经网络分类器的设计 | 第46页 |
| ·粒子群优化支持向量机 | 第46-50页 |
| ·支持向量机原理 | 第46-49页 |
| ·粒子群优化算法原理 | 第49页 |
| ·粒子群优化支持向量机参数 | 第49-50页 |
| ·三种方法的分类结果比较分析 | 第50-53页 |
| ·能量值作为特征时三种方法的分类结果 | 第50-52页 |
| ·能量值和小波系数作为组合特征时三种方法的分类结果 | 第52-53页 |
| ·分类结果比较分析 | 第53页 |
| ·对自组织神经网络初始权值设定的改进 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-59页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录：A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第64页 |