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前脑是人脑中最大最发达的部分，主要由大脑组成，大脑位于脑部前
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感觉和听见的传入，额叶则是许多运动通路的起点。
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脑电信号检测设计与测试报告 ——交流供电 设计部分： 一、脑电概述与设计意义 脑电信号是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动，是一种重要的生物电信号。在进行大脑疾病诊断的过程中需要对脑电信号进行记录，以提供临床数据和诊断的依据。因此脑电信号采集系统具有非常重要的临床意义。 脑电图（EEG）是反映大脑的电活动，它是用放在头皮表面的电极检测并经方大的与大脑神经活动有关的生物电位。头皮表面的EEG信号范围为1～100μV（峰－峰），频率范围0.5～100HZ，头质电位约1mV。而在头皮表面测量的脑干信号的峰－峰值却不大于0.25μV，频率在100～3000HZ之间。显然，脑电图的特征与大脑皮质的活动程度有很大的关系，
如脑电在觉醒和睡眠状态有明显的变化；通常脑电图是不规则的，但在异常场合却会表现出特殊的形式，如癫痫脑电表现有特异的棘波。 依年龄不同其基本波的频率也不同，如3岁以下小儿以δ波为主，3-6岁以θ波为主，随年龄增长，α波逐渐增多，到成年人时以α波为主，但年龄之间无明确的严格界限，如有的儿童4、5岁枕部α波已很明显。正常成年人在清醒、安静、闭眼时，脑波的基本节律是枕部α波为主，其他部位则是以α波间有少量慢波为主。判断脑波是否正常，主要是根据其年龄，对脑波的频率、波幅、两侧的对称性以及慢波的数量、部位、出现方式及有无病理波等进行分析。 二、总体设计 脑电信号频率范围：DC～100HZ；诊断得主要成分在0.5～100HZ范围 正常信号范围：15～100μV 因为脑电正常信号范围：15～100μv，要放大到v的量级上，应放大10000～50000，取其中，放大10000倍，放大后0.45～3v。 分配至流程图中：前置放大器：500倍；后置放大器：20倍。 （原本放大30000倍，但是信号幅度太大，示波器显示截止，故缩小放大倍数为10000倍）。输入级特性：低输入噪声（≦3μvP－P）；高增益（104～5×104 ）；高共模抑制比（KCMR ≧80dB）；低漂移和高输入阻抗（≧10MΩ）；还有低频交流耦合工作（1HZ或更低）等。 脑电信号检测中噪声及其抑制方法的探讨： 首先是电极噪声，由于电极极化产生的噪声，对此干扰采用银—氯化银电极，是一种不易极化的电极，极化电压仅数毫伏，而选用的前置仪用放大器AD620输入失调电压仅为50μV，再加上对共模信号有较好的抑制作用只有各输入端的极化电压的不对称部分才会放大电路产生不利影响（使放大器进入非线性区），所以前置放大器的增益可以做到尽量大。 同时我们还应考虑到前置放大对整个放大电路的噪声贡献，放大器噪声一般随第一级增益的提高而明显变差，又考虑到提高放大器的增益有利于提高共模抑制比，综合各种有利和不利因素，最终确定前置放大器的增益为100倍。高通滤波电路的设计：由于人体存在极化电位，这些电信号是直流信号，因此需要设计一个高通滤波器将这些直流滤除，电路采取RC有源二阶。对环境中的高频信号，主要采取低通滤波的方法，用截止频率为60Hz的二阶巴特沃兹滤波电路进行滤波，同时还可以对心电和肌电干扰进行有效的衰减。对50Hz电场干扰的抑制主要采取在电路中加一级50Hz陷波电路来实现，此外隔离放大器和高共模抑制比的前置放大电路也在一定程度上对50Hz电场和泄露电流干扰也起到了抑制作用。 由于在芯片的选用过程中注意到都选用低噪声的芯片，尤其是前级放大电路，选用AD620，因此也可以最大限度地抑制电子器件的噪声。 电路结构大体设计为前置放大电路，高通滤波，隔离放大，低通滤波及陷波电路，后置放大电路。具体框图如下：
上海交通大学硕士学位论文目录 目录 插图索引v 表格索引vi 第一章绪论1 1.1课题研究背景及意义 (1) 1.2相关技术国内外发展现状 (1) 1.2.1EEG测量系统发展现状 (1) 1.2.2EEG压缩算法研究现状 (2) 1.3本文研究内容 (3) 1.4本文结构安排 (3) 第二章相关技术介绍4 2.1脑电采集 (4) 2.2主成分分析 (4) 2.2.1基本概念 (4) 2.2.2几何解释 (5) 2.2.3主成分及其性质 (6) 2.3独立分量分析 (7) 2.3.1基本概念 (7) 2.3.2数学描述和模型 (7) 2.3.3FastICA算法 (9) 2.4SPIHT算法 (10) 2.4.1算法概述 (10) 2.4.2空间方向树 (11) 2.4.3SPIHT的编码算法 (12) 2.5本章小结 (13) 第三章EEG测量系统软硬件设计14 3.1系统结构 (14) 3.2硬件设计 (15) 3.2.1控制平台 (15) 3.2.2ADS1299芯片简介 (16) 3.2.3电源电路 (16) 3.2.4信号输入电路 (17)
脑电信号测量系统及压缩算法研究上海交通大学硕士学位论文 3.2.5SPI接口电路 (18) 3.2.6蓝牙模块 (19) 3.3软件设计 (20) 3.3.1数字滤波器设计 (20) 3.3.2Android程序设计 (22) 3.4本章小结 (22) 第四章多通道EEG信号压缩算法24 4.1基于PCA的ICA (25) 4.2一维信号到二维矩阵的变换 (25) 4.3压缩效果评价指标 (25) 4.4相关参数的选取 (26) 4.4.1独立分量个数的选择 (26) 4.4.2独立分量与残差的压缩率的选择 (27) 4.4.3二维矩阵大小的选择 (29) 4.5本章小结 (29) 第五章实验与讨论30 5.1EEG测量系统实验验证 (30) 5.1.1测量电路输入参考噪声验证 (30) 5.1.2测量ECG信号对系统进行验证 (31) 5.1.3测量实际EEG信号对系统进行验证 (31) 5.2多通道EEG信号压缩算法实验验证 (33) 5.3本章小结 (34) 第六章总结与展望35 6.1工作总结 (35) 6.2研究展望 (35) 参考文献36致谢39攻读学位期间发表的学术论文40
脑电信号特征提取及分类
第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录
睡意状态脑电信号分析
摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 睡意状态脑电信号分析课程设计的意义 (3) 1.2睡意状态脑电信号分析课程设计要求 (3) 1.3基本步骤 (3) 第二章实验方案设计及论证 (4) 2.1 设计理论依据 (4) 2.1.1 脑电信号的产生机理 (4) 2.1.2 脑电信号的生理特点 (4) 2.1.3 脑电信号的频率和分类 (5) 2.2 脑电信号的分析及处理方法 (5) 2.2.1 信号的加载 (5) 2.2.2 滤波器的设计原理 (6) 2.2.3滤波器设计步骤 (6) 2.2.4 脑电信号的功率谱分析 (6) 2.2.5脑电信号的非线性分析——Tsallis熵 (6) 2.3实验方案设计及论证 (7) 2.3.1实验方案 (7) 2.3.2方案论证 (7) 第三章各功能模块设计及结果分析 (7) 3.1载入原始数据 (7) 3.2高通滤波器的设计 (8) 3.3带通滤波器的设计及节律波的提取 (9) 3.3.1Alpha节律 (9) 3.3.2Beta节律 (11) 3.3.3Theta节律 (14) 3.3.4.Delta节律 (16) 3.4实验结果分析 (19) 第四章设计收获及心得体会 (19) 参考文献 (21) 附录：程序清单 (22)
信号处理综合训练课程设计是基于数字信号处理，信号与线性系统的一门综合性课程设计。 信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 在本课程设计中，是基于对MATLAB的编程，以实现对睡意及清醒时的脑电信号分析，以实现提取睡意状态的脑电信号的Alpha节律，Beta节律，Theta 节律，Delta节律，并分别对其进行幅度平方特征，功率谱，Tsallis熵的分析。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，其强大的扩展功能为各个领域提供了有力的工具。信号处理工具箱是MATLAB的一个有力工具。信号处理工具箱中，MATLAB 提供了滤波器分析，滤波器实现，FIR滤波器的设计，IIR的滤波器设计，IIR 滤波器阶次估计，模拟低通滤波器原型设计，模拟滤波器设计，模拟滤波器变换，滤波器离散化，线性系统变换等方面的函数命令。
申请上海交通大学硕士学位论文 基于脑电信号的在线疲劳监测算法研究 论文作者孙珲 学号1100339028 指导教师吕宝粮教授 专业计算机软件与理论 答辩日期2013 年 1 月7 日 Submitted in total fulfilment of the requirements for the degree of Masterin Computer Software and TheoryA Study on EEG based On-line FatigueMonitoring Algorithms H S Supervisor Prof. B -L L D C S , S E E E S J T U S , P.R.C
Jan. 7th, 2013
大学硕士学位论文ABSTRACT A Study on EEG based On-line Fatigue Monitoring Algorithms ABSTRACT Because traffic accidents caused by fatigue driving occur frequently in recen- t years, fatigue monitoring has become an important research topic. In the past re- searches often use the facial video signal, blood pressure, body temperature or other
physiologicalsignals. Comparedtothesesignals,theelectroencephalogram(EEG)can reflect the brain’s activities more directly and objectively, has a higher temporal reso- lution, and can not be artificially controlled and faked, therefore, we use EEG signal to study fatigue monitoring in this article. In the first half of the article, we mainly introduce the common EEG processing processes, and in the second half we introduce the methods used in our research. Firstly, subjects are asked to complete task which will induce subject’s fatigue, and at the same time we record subject’s EEG signal and performance. Then we use fast Fourier transform (FFT) to obtain the power spectral density (PSD) features of the original EEG signal in the respective frequency bands. In order to remove the fatigue-unrelated noise, we use linear dynamic system (LDS) to smooth features. Then we use principal component analysis (PCA) to reduce fea- tures’ dimension and discard those features which have bad correlations with fatigue labels. Finally, we extend the remaining features to dynamic feature groups, use par- allel hidden Markov model (PHMM) and fuzzy integral to train and fuse classifiers. Experimental results indicate that the accuracy of classification obtained by using our new method are 88.85 % for classifying 3 states and 83.09 % for classifying 4 states, respectively. KEY WORDS: EEG, Fatigue Monitoring, LDS, PHMM, Fuzzy In- tegral —iii —线疲劳监测算法研究上海交通大学硕士学位论文 2.5 基于脑电信号疲劳监测的主要步骤和相关技术. . . . . . . . . . . 13 2.5.1 降噪去伪迹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.5.2 特征提取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5.3 特征过滤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.5.4 特征降维与选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.5.5 疲劳监测算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.5.6 疲劳标记. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.6 本章小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 第三章基于脑电信号的疲劳监测算法研究19 3.1 实验设计及数据采集. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1.1 实验设备. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1.2 实验流程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.1.3 实验数据. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.2 数据处理流程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.3 预处理及脑区选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.3.1 去噪预处理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.3.2 脑区选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.4 特征提取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.4.1 基于傅里叶变换的特征提取方法. . . . . . . . . . . . . . 26 3.4.2 对数功率谱密度与微分熵. . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.4.3 倍数化特征. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.5 特征平滑过滤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.5.1 滑动平均方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.5.2 线性动力系统. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
毕业设计(论文)开题报告 题 目 基于去趋势互相关的脑电信号分析 学生姓名 班级学号 专业 提纲(开题报告2000字以上)： 1. 对指导教师下达的课题任务的学习与理解 1.课题任务分析 在很多情况下，不同的信号之间存在着互相关性。在地震学中，探测器阵列的不同天线上的信号之间的互相关性可作为检测地震和火山喷发的警报信号。在金融学中，风险估计也要基于不同的资产和投资组合的互相关矩阵。本设计用去趋势互相关分析方法来评估两个非平稳时间序列（脑电信号）长期的互相关性。具体的来说，就是使用Matlab 编写读取脑电图数据、绘制脑电图程序，并了解脑电图各个波段含义。同时研究脑电图的去趋势互相关算法，并能使用Matlab 编写出计算程序。 互相关是统计学中用来表示两个随机矢量X 和Y 之间的协方差cov （X ，Y ），与矢量X 的“协方差”概念相区分，矢量X 的“协方差”是X 的各标量成分之间的协方差矩阵。在信号处理领域中，互相关（有时也称为“互协方差”）是用来表示两个信号之间相似性的一个度量，通常通过与已知信号比较用于寻找未知信号中的特性。它是两个信号之间相对于时间的一个函数，有时也称为滑动点积，在模式识别以及密码分析学领域都有应用。 2.实验方法原理 由于传统互相关的分析对需要定量描述各非平稳时间序列之间在某特定时间尺度上的互相关关系时无能为力，所以提出了基于去趋势互相关的分析方法（DCCA ）。脑电信号常常都是非平稳的信号，所以我们这里采用了基于去趋势互相关的分析方法，即当两个序列是非平稳信号时，其信号中往往都带有内嵌的多项式趋势，这些趋势往往经常会掩盖信号波动中具有的真实相关性。为了能够评估两个序列之间的长期的互相关性，我们可以对上述协方差分析进行改进，称之为DCCA 。 具体的方法是我们取相同长度的两个长期互相关的时间序列}{i y 和}'{i y ，长度为N ，并用合成信号表示 ∑=≡k 1k R i i y ∑=≡k 1k 'R'i i y ，k=1,…N . 接着我们把整个时间序列用N-n 个交叉重叠的盒子覆盖，每个盒子包含n+1个值。对于两个时间序列，每个盒子起始于i ，结束于n +i ，我们用线性最小均方的方法拟合出局部趋势~,k R i 和~,k R'i 。我
航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 陆想想 专业领域生物医学工程 课程名称数字信号处理
二О一三年四月
摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析 0 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。因此消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。 1 实验原理和方法 1.1实验原理 1.1.1脑电信号 根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。 图1 脑电图的四种基本波形 α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为
南京航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 姓名陆想想 专业领域生物医学工程 课程名称数字信号处理 二О一三年四月
摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析 0 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。因此消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。 1 实验原理和方法 1.1实验原理 1.1.1脑电信号 根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。 图1 脑电图的四种基本波形 α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为“α波阻断”。一
燕山大学 课程设计说明书 题目：测控仪器电路 学院（系）：电气工程学院 年级专业：生物医学工程 1班 学号： 080103040021 学生姓名：刘陈龙 指导教师：赵勇 教师职称：
燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：电气工程学院基层教学单位：生物医学工程系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2011年 6 月 17 日
目录 引言 (1) 系统设计方案 (1) 滤波器的设计 (4) 滤波器的选择 (4) 1、滤波器类型的选择 (4) 2、滤波器阶数的选择 (4) 3、滤波电路的实现 (4) 4、50Hz工频陷波的设计 (8) 总结 (12) 参考文献 (12)
脑电信号采集电路的设计 引言 所谓脑电信号(EEG)就是脑部神经细胞电位变化的情形。自从1924年德国精神病学家，耶那大学的Hans Berger教授首次发现并记录到人脑有规则的电活动，脑电的研究就一直得到生物医学研究领域和临床应用方面的高度重视。 依据脑电图仪与临床生理学会国际联盟的分类，脑电信号的频率分为4个频段：分别是δ波 (0.5-4HZ，20—200uV)、θ波(4—8 Hz，100uv一150uV)、α波(8-13Hz，20—100uV)、β波(13-30 Hz，5-20uV)。这些意识的组合，形成了一个人的内、外在行为上的表现。 脑电信号的特点 首先，脑电信号非常微弱，一般只有50 μV左右，幅值范围为5 μV~100 μV[1]。所以，脑电信号放大增益要比一般的信号高得多，一般要放大20000 倍左右。 第二，脑电信号头皮与颅骨通常几千欧姆的电阻，所以要求前置部分有很高的输入阻抗，以提高脑电信号索取能力，一般输入阻抗要大于10 MΩ。 第三，脑电信号的频率低，一般在0.1 Hz - 100Hz，需要滤除脑电信号频率以外的高频干扰。 第四，在普通环境下，脑电信号采集受到工频干扰等共模干扰，信噪比通常低于-10 dB。工频干扰主要是以共模形式存在，幅值在mV 数量级，所以要求放大器具有很高的共模抑制比（CMRR, commonmode rejection ratio），一般要大于120 dB。 第五，在电极与头皮接触的部位会产生电位差，称为极化电压。极化电压一般在几毫伏到几百毫伏之间，理想情况下，在用双电极提取人体两点电位差时，两个电极保持对称则可以使极化电压互相抵消，但实际上，由于极化电压和通过电极电流大小、电极和皮肤接触阻抗不对称等很多因素有关，所以不可避免造成干扰，尤其当电极和皮肤接触不良时，干扰更严重如果在仪表放大器的前端不做处理，极化电压的存在使得前置放大器的增益不能过大。除了极化电压的干扰外，还受主体的呼吸及运动等低频干扰，这些都是要考虑的。 第六，必须考虑被测者的生理自然性和保证操作安全性等。 系统设计方案 基于以上对脑电信号的分析，提出整个系统由信号采集、前置放大、信号滤波、AD转换、信号处理（包括分析、显示、存储等）。而前置放大、信号滤波是系统设计的重点。
第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴
2008-04-12 11:23 一种独特的脑电信号放大检测电路设计 作者：时间：2008-03-03 来源: 1 引言 脑电信号(EEG]是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动，含有丰富的大脑活动信息，是大脑研究、生理研究、临床脑疾病诊断的重要手段。通过对脑电信号进行记录，以提供临床数据和诊断的依据。因此脑电信号的提取具有非常重要的临床意义。 2 设计时常遇到的技术困难 (1)脑电信号十分微弱，一般只有50μV左右，幅值范围为5μV～100 μV。因此它要求放大增益比一般仪器要高得多; (2)脑电信号频率低，其范围一般在0.5 Hz~35Hz，这使得放大器的低频截止的选择非常困难，当受到尖峰脉冲干扰或导联切换的时候，放大器容易出现堵塞现象; (3)存在工频50 Hz和极化电压等强大的背景干扰。其中工频50Hz干扰主要以共模形式存在，幅值较大，所以脑电信号放大器必须具有很高的共模抑制比。而极化电压干扰的存在使得脑电放大器的前级增益不能过大; (4)由于人体是一个高内阻信号源，内阻可达几十千欧乃至几百千欧，而且它的内阻抗既易于变化，又可能各支路不平衡，所以，脑电信号放大器的输入阻抗必须在几兆欧以上。 可见，要设计出高质量的脑电信号放大器，要求前置放大器必须具有输入阻抗高、共模抑制比高(CMBR)、噪声低、非线性度小、抗干扰能力强以及合适的频带和动态范围等性能，这使得放大器的设计存在较大的困难，但这也是整个脑电信号采集系统设计能否成功最重要的关键性的一个环节。 3 信号放大检测电路设计 脑电信号放大检测电路如图1所示。由该图可知，该部分主要由缓冲级、前置差分放大电路、50 Hz 工频陷波电路、电压放大电路、低通滤波器电路、电平调节电路、线性光耦合电路等组成。 在人体和脑电前置放大器之间设置缓冲级主要是为了实现更高的输入阻抗，电平调节电路是为了满足A/D转换器输入量程的需要。 3.1 前置差分放大电路 3.1.1 电路组成及特性 前置放大是整个脑电图仪的关键环节。本设计在“三运放”的基础上，通过采用新型的电路结构，巧妙地利用了仪器放大器共模抑制比与增益的关系(见表1)，并结合阻容耦合电路、共模驱动技术、浮地跟踪电路等，可以在抑制直流干扰的情况下提供较高的共模抑制比，具有对外围无源器件参数不敏感的特点。具体电路设计见图2。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/4711208562.html, P300脑电信号的特征提取及分类研究 作者：马也姜光萍 来源：《山东工业技术》2017年第10期 摘要：针对P300脑电信号信噪比低，分类困难的特点，本文研究了一种基于独立分量分析和支持向量机相结合的脑电信号处理方法。首先对P300脑电信号进行叠加平均，根据ICA 算法的要求，对叠加平均的信号进行去均值及白化处理。然后使用快速定点的FastICA算法提取P300脑电信号的特征向量，最后送入支持向量机进行分类。采用国际BCI 竞赛III中的DataSetII数据进行验证，算法的最高分类正确率达90.12%。本算法原理简单，能有效提取 P300脑电信号的特征，对P300脑电信号特征提取及分类的任务提供参考方法。 关键词：P300脑电信号；特征提取；独立分量分析；支持向量机 DOI：10.16640/https://www.doczj.com/doc/4711208562.html,ki.37-1222/t.2017.10.180 0 引言 近年来随着世界人口的不断增多和老龄化加剧的现象，肌肉萎缩性侧索硬化症，瘫痪，老年痴呆症等患者的基数也相应增长，给社会及病人家属带来了沉重的负担。而近年来出现的涉及神经科学、认知科学、计算机科学、控制工程、医学等多学科、多领域的脑机接口方式应运而生[1]。脑机接口（brain computer interface，BCI）是建立一种大脑与计算机或其他装置联系的技术，该联系可以不通过通常的大脑输出通路（大脑的外周神经和肌肉组织）[2]。这种人 机交互形式可以代替语言和肢体动作，使得恢复和增强人类身体与心理机能、思维意念控制变成为可能。因此在军事目标搜索[3]、飞行模拟器控制[4]、汽车驾驶[5]、新型游戏娱乐[6]以及帮助运动或感觉机能出现问题的残障人士重新恢复信息通信功能[7]等方面均有应用并有巨大 潜能。 脑机接口系统的性能主要由脑电信号处理模块决定。脑电信号处理模块的核心由特征提取和分类识别两部分组成。常见的脑电信号特征提取方法很多，针对不同的脑电信号有不同的方法。例如时域分析方法有功率谱分析及快速傅里叶变换（FFT）等，适用于P300、N400等潜伏期与波形恒定，与刺激有严格锁时关系的诱发脑电信号；频域分析方法有自回归模型及数字滤波器等，适用于频率特征明显的运动想象脑电信号；时频域分析方法有小波变换，适用于时频特性随时间不断改变的脑电信号。上述方法实时性较好，使用较为广泛，但不能直接表达EEG各导联之间的关系。空间域特征提取方法有共空间模式法（CSP）、独立分量分析法（ICA）等，该类方法可以利用各导联脑电信号之间的空间分布及相关性信息，一般用于多通道的脑电信号特征提取。 [8-10]
2020年中国研究生数学建模竞赛C 题 面向康复工程的脑电信号分析和判别模型 背景和意义 大脑是人体中高级神经活动的中枢，拥有着数以亿计的神经元，并通过相互连接来传递和处理人体信息。脑电信号按其产生的方式可分为诱发脑电信号和自发脑电信号。诱发脑电信号是通过某种外界刺激使大脑产生电位变化从而形成的脑电活动；自发脑电信号是指在没有外界特殊刺激下，大脑自发产生的脑电活动。 （1）诱发脑电信号（P300脑-机接口） 在日常生活中，人的大脑控制着感知、思维、运动及语言等功能，且以外围神经为媒介向身体各部分发出指令。因此，当外围神经受损或肌肉受损时，大脑发出指令的传输通路便会受阻，人体将无法正常完成大脑指令的输出，也就失去了与外界交流和控制的能力。研究发现，在外围神经失去作用的情况下，人的大脑依旧可以正常运行，而且其发出指令的部分信息可以通过一些路径表征出来。脑-机接口技术旨在不依赖正常的由外围神经或肌肉组织组成的输出通路的通讯系统，实现大脑与外部辅助设备之间的交流沟通。 P300事件相关电位是诱发脑电信号的一种，在小概率刺激发生后300毫秒范围左右出现的一个正向波峰（相对基线来说呈现向上趋势的波）。由于个体间的差异性，P300的发生时间也有所不同，图1表示的是在刺激发生后450毫秒左右的P300波形。P300电位作为一种内源性成分，它不受刺激物理特性影响，与知觉或认知心理活动有关，与注意、记忆、智能等加工过程密切相关。基于P300的脑-机接口优点是使用者无需通过复杂训练就可以获得较高的识别准确率，具有稳定的锁时性和高时间精度特性。 -+ 幅值（μV ） 图1 P300波形示意图
脑电信号中眨眼眼电成分的提取 摘要：眨眼伪迹是脑电信号采集过程中的常见噪声,严重影响其有用信息的提取。该文尝试采用独立成分分析中的快速算法分离脑电信号中的各个独立分量,并通过相关性分析自动识别独立分量中的眨眼伪迹干扰并去除。研究结果表明该方法能有效识别和去除眨眼伪迹,在脑电信号的处理中有重要应用价值,值得深入研究和推广。 目的利用独立分量分析方法(ICA) 将混合在观测信号中相互独立的源信号分出来。方法记录3个正常人自然眨眼和水平扫视条件下7道脑电信号和2道眼电信号，选取7道脑电信号进行处理，2道眼电信号用来指示干扰源的情况。使用扩展相似对角化算法( JADE) 将脑电信号分解成多个独立分量，同时利用伪迹脑地形图特征，判断出与眼电伪迹相关分量并将其去除。结果存在于前额电极的眼电干扰被消除，同时其他电极上的信号细节成分较好地保留下来。独立分量分析方法成功去除了脑电信号中的眼电伪迹。 本文针对脑电信号的眼电伪迹去除的问题，运用ICA（独立分量分析）和小波去噪两种方法实现了眼电伪迹去除，并比较分析了两种方法各自的优点和缺点。 关键词：脑电信号眨眼眼电ICA 小波去噪 1 引言 脑电( electroencephalogram ，EEG) 信号是一种微弱( μV 级) 的电生理信号，同时具有很强的随机性，极易受其他电生理信号干扰。其中，眼电伪迹是一种最主要的干扰成分。它产生于人体自身，当眨眼( blink) 或是眼球运动( eye movement)时，会在测量电极处引起较大的电位变化形成眼电 ( electro-oculogram，EOG) 。在采集EEG 时，EOG 从其源发出，弥散到整个头皮，导致采集到的EEG 信号产生明显畸变，形成伪迹，其幅度可达到100 mV。为减少EOG 伪迹影响，要求受试者长时间控制自己的眼部运动。但这通常会引起眼部不适，尤其是部分特定人群( 如患有多动症的儿童、精神分裂症患者等) 的无意运动难以控制。采集到的EEG 信号中会包含EOG 伪迹。本文采用了ICA算法和小波去噪算法这两种方法来进行脑电信号中眨眼眼电成分的提取，下文将分别
2017年11月论述;317脑电信号识别方法的研究 魏晓熙(南开大学软件学院,00350) 【摘要】人类对大脑的探索已进入了数字化时代，随着脑信号检测技术的日益成熟以及人工智能算法的研究进展，脑信号的解读研究也展现 出越来越多的成果。本文首先介绍当下大脑信号获取的医学方法，而后简述脑电信号的特征提取以及分类识别方法，接着列举脑电识别的前沿 研究，最后对脑电信号识别的数据应用领域进行展望。 【关键词】脑电信号分类;机器学习；深度学习；脑机接口；脑控 【中图分类号】TP391.4 【文献标识码】A【文章编号】1006-4222(2017)21-0317-03 1引言 当今世界，随着利用EEG、M R I等神经成像技术提取大脑中信号的技术愈加成熟，更多的诸如OpenViBE、BCILAB的 脑机接口分析软件的出现，以往难以进行的人脑中信号提取与分析在当下变得可能。同时，随着机器学习与深度学习算法对信号分类领域技术的推进，大脑中信号的识别也变得更加准确。因此，近年来关于大脑信号的研究也越来越多，全球脑机接口研究机构数量已经发展到10年前的10倍以上，而且 持有脑机接口技术的企业已达数十家||]。本文综述当下前沿的大脑信号提取、特征选择及分类领域的研究，做出总结分析并给出该领域的前沿应用方向以供研究者参考。 2神经成像方法概述以及脑电信号的胜出人的行为引发大脑的激励活动，这些活动会引发大脑中血流以及电信号的变化，从这些变化中提取信号的过程叫做神经成像。目前神经成像方法从是否侵入人体的角度可划分为侵入式、非侵入式以及半侵入式。从原理上可划分为电生理学和血液代谢学方法。本文主要介绍皮质电描记、脑电描记、脑磁图技术和单光子发射计算机断层成像术等几种医学领域常用的神经成像方法，并叙述脑电描记法提取脑电信号用于大脑信号识别相对于其他方法的优势。 皮质电描记法（ECoG)是一种侵入式大脑信号检测方法，基于电信号原理将电极片直接植入颅内检测，提取信号清晰且具有良好的信噪比，但几乎不可用于非手术环境。脑电描记法(EEG)是一种非侵入式神经成像方法，将电极片置放于头皮特定位置，无需手术，具有高时间分辨率、易用、价格便宜以及安全等特性，是目前脑电信号识别最常用的信号提取方法。脑磁图技术(MEG)是对脑内神经电流发出的极其微弱的生物磁场信号的直接测量，可以与E E G互补，具有良好的时间和空间分辨率，但是需要SQUID等特殊装置。单光子发射计算机断层成像术(SPECT)是一种基于血液代谢学的方法，被测 需要摄入含有半衰期适当的放射性同位素药物，当药物达到 性别、年龄、职业等消费者的基本信息更加准确地定位适合消费者的商品，实现精准营销。还可以根据这些信息，提前向消费者推荐他们可能喜欢的商品，从消费者选择商品的被动营销模式转化为向消费者主动推荐商品的主动营销模式。利用 对数据的描述和刻画，使消费者用更短的时间、消耗更少的精力就可以准确的定位商品。本文中先通过用户画像实现数据库的构建，再借助用户画像建立模型，然后是消费者的细分，进行应用后，还可以根据消费者的反馈继续更新、迭代、优化数据库和模型。 通过不断的迭代和优化，可以得到更加完善和健全的用户画像。并且利用用花画像从更多角度、更全面地满足消费者 目标位置时由于衰变释放酌光子，被仪器所检测到，从而收集 到光信号。此外，其他人脑信号提取的方法还包括正电子发射 型计算机断层显像(PET)、功能性磁共振成像（MRI)、功能性 近红外光谱技术(刑IR)[1~21等。 在诸多的大脑信号提取方法中，脑电描记法目前在脑机 接口领域的研究中最为常用。脑电信号（EEG)提取不用像ECoG等方法需要进行侵入式手术，而直接使用电极片紧贴于 头皮特定位置即可，也不用像MEG、SPECT等方法需要非常 昂贵的医疗器械或特殊药品，同时也可以采集到信噪比可用、时间分辨率良好的信号。因此，E E G是当下大脑中信号识别最 热门的研究方向。 3脑电信号的类别及数据集 脑电信号（EEG)在脑机接口研究中有着重要地位，除上 述特点外，其优点还包括实验中该信号产生容易、不用进行侵 入式的刺激、采集脑电信号的时间比较短等。脑电信号整体可 划分为激励信号、自发信号以及混合信号，以下详细介绍各类 研究中常用的E E G信号和现有开源的E E G数据集。 常见的各种E E G信号包括:①稳态诱发电位(SSEP)是一 种当被试被施加周期性刺激时产生的E E G激励信号，如周期 性光源闪烁、声音、震动等。稳态视觉诱发电位(SSVEP)是其 中一种常用的视觉周期性刺激诱发的电位信号；②P300是当 被试受到一个突然或者不常见的外部激励时延迟300m s后产 生的一种E E G信号，刺激源在被试感知时出现的概率越低，则刺激产生的信号强度就越大；③慢皮层电位(SCP)可以反映 出皮层的电位变化的状况，被试通过一定时间的训练，可对 S C P的正反向进行控制|3|曰④E R D是指人在进行某一意识活动时，大脑皮层对应的处于激活状态的区域产生的脑电信号中 琢波和茁波(见表1)的低频部分将出现幅值衰减；⑤E R S则是 指大脑皮层的部分区域在没有受到刺激的情况下，该区域的 脑电信号中琢波和茁波出现幅值增加的情况。上述信号模式 可以组合成为混合信号，往往用于提高相应时间、B C I性能、的需求，使得电商与消费者都共同获利，实现良性循环和发展。 参考文献 [1]佚名.2016中国电商消费行为报告：电商交易超20万亿[J].中国眼 镜科技杂志，2017(3):46. [2] 刘海，卢慧，阮金花，等.基于“用户画像”挖掘的精准营销细分模 型研究[J].丝绸，2015，52( 12): 37~42. [3] 胡媛，毛宁.基于用户画像的数字图书馆知识社区用户模型构建 [J].图书馆理论与实践，2017(4):82~85. 收稿日期:2017-8-1