| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 脑-机接口的概念与结构 | 第9-11页 |
| 1.1.1 脑-机接口的基本概念 | 第9-10页 |
| 1.1.2 脑-机接口的结构 | 第10-11页 |
| 1.2 脑-机接口的发展背景 | 第11-12页 |
| 1.3 脑-机接口研究的目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.4 脑-机接口研究的国内外现状 | 第13-16页 |
| 1.5 论文的主要内容及结构 | 第16-19页 |
| 2 脑电信号基础及采集 | 第19-29页 |
| 2.1 脑电信号基础 | 第19-23页 |
| 2.1.1 脑电信号的产生 | 第19-21页 |
| 2.1.2 脑电信号的特点 | 第21-22页 |
| 2.1.3 脑电信号的分类 | 第22-23页 |
| 2.2 基于运动想象的脑-机接口的脑电信号基础 | 第23-24页 |
| 2.3 运动想象脑电信号的采集 | 第24-28页 |
| 2.3.1 实验仪器 | 第24-25页 |
| 2.3.2 左右手运动想象实验设计 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 运动想象脑电信号的频率同步特征研究 | 第29-39页 |
| 3.1 相位同步方法 | 第29-30页 |
| 3.1.1 相位同步的概念 | 第29页 |
| 3.1.2 基于希尔伯特变换的相位同步特征 | 第29-30页 |
| 3.2 频率同步方法 | 第30-38页 |
| 3.2.1 频率同步的概念 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于HHT的频率同步特征 | 第31-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于SVM/HMM混合模型的模式识别研究 | 第39-53页 |
| 4.1 SVM的基本原理 | 第39-43页 |
| 4.1.1 最优分类超平面 | 第39-42页 |
| 4.1.2 广义最优分类超平面 | 第42页 |
| 4.1.3 非线性SVM | 第42-43页 |
| 4.1.4 SVM的性能 | 第43页 |
| 4.2 HMM的基本原理 | 第43-49页 |
| 4.2.1 HMM的基本概念 | 第43-44页 |
| 4.2.2 HMM的定义 | 第44-45页 |
| 4.2.3 HMM的基本算法 | 第45-49页 |
| 4.3 SVM/ HMM混合模型 | 第49-51页 |
| 4.3.1 SVM/HMM的基本原理 | 第49-50页 |
| 4.3.2 基于SVM/HMM的模式识别过程 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 5 频率同步特征与SVM/HMM混合模型的应用 | 第53-71页 |
| 5.1 基于HHT的频率同步特征的应用 | 第53-62页 |
| 5.1.1 相位同步特征与频率同步特征的比较 | 第53-58页 |
| 5.1.2 实验结果分析 | 第58-62页 |
| 5.2 基于SVM/HMM混合模型的分类方法的应用 | 第62-70页 |
| 5.2.1 脑电信号的特征提取 | 第62-65页 |
| 5.2.2 SVM/HMM混合模型的模式识别 | 第65-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 全文总结 | 第71页 |
| 6.2 研究展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 附录 | 第81页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第81页 |
| B. 参加项目情况 | 第81页 |