| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 EEG的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 脑磁图(magneto-encephalography，MEG)的国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 EEG (MEG)源定位的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.4 EEG (MEG) 在飞行疲劳监测领域的国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本课题的研究目的和意义 | 第19-20页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第19页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第19-20页 |
| 1.4 本文要做的工作 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 EEG（MEG）源定位的基本理论 | 第22-30页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 EEG（MEG）正问题中的场方工 | 第22-25页 |
| 2.3 EEG（MEG）逆问题 | 第25-29页 |
| 2.3.1 基于ECD模型的非线性参数反演法 | 第25-27页 |
| 2.3.2 基于电流分布模型的VI法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 用于EEG(MEG)逆问题混合算法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于混沌优化的脑电源定位方法 | 第30-37页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 脑磁源模型的建立 | 第31-32页 |
| 3.3 基于混沌优化的EEG源定位算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 基于Tent映射的混沌迭代序列 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于Tent映射的混沌优化算法 | 第33-34页 |
| 3.3.3 实验仿真结果 | 第34-35页 |
| 3.3.4 算法评价 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于EEG的飞行疲劳监测系统设计 | 第37-54页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 基于EEG的飞行疲劳监测 | 第37-42页 |
| 4.2.1 EEG监测飞行疲劳的原理 | 第37-38页 |
| 4.2.2 Duffing振子 | 第38-42页 |
| 4.3 飞行疲劳监测系统的设计 | 第42-52页 |
| 4.3.1 系统设计方案 | 第42-44页 |
| 4.3.2 系统工作原理 | 第44页 |
| 4.3.3 系统的硬件电路设计 | 第44-51页 |
| 4.3.4 系统的软件工序设计 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 硬件制作与功能实现 | 第54-61页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 硬件全作与性能测试 | 第54-56页 |
| 5.3 功能实现 | 第56-60页 |
| 5.3.1 采集信号 | 第56-58页 |
| 5.3.2 波幅测量 | 第58页 |
| 5.3.3 频率测量 | 第58-59页 |
| 5.3.4 数据处理 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 完成的工作 | 第61-62页 |
| 6.3 下一步工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
