ESR，是Equivalent Series Resistance三个单词的缩写，翻译过来就是“等效串联电阻”。 ESR的出现导致电容的行为背离了原始的定义。ESR是等效“串联”电阻，会增大这个数值，而并联则会减少之。理论上，一个完美的电容，自身不会产生任何能量损失，但是实际上，因为制造电容的材料有电阻，电容的绝缘介质有损耗，各种原因导致电容变得不“完美”。比如，我们认为电容上面电压不能突变，当突
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2023-09-08 18:50:10
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EEG信号的采集过程中，会混入眼动等噪声。眼动噪声相对于EEG信号来说，表现为幅度异常大。如果直接用这样的信号去实现CNN的分类，似乎没有特别影响分类的效果（未进行测试，但是目前分类结果可以达到90%以上，因此默认似乎是影响不明显），但是，如果需要用波段能量去做一些统计分析的时候，超大幅度的噪声，会有明显的影响，这个时候，眼动这样的大噪声需要去除。 自适应滤波的方法亲测比较有效。自适应滤波的原理是
# 基于深度学习 EEG 的实现流程
## 概述
本文将介绍如何基于深度学习 EEG（脑电图）的实现方法。深度学习是一种机器学习技术，可以通过多层神经网络来提取数据中的特征，并进行预测和分类。在本项目中，我们将使用深度学习来对脑电图数据进行分类，以实现对不同脑电图信号的分析。
## 实现流程
下面是基于深度学习 EEG 的实现流程：
```mermaid
flowchart TD
A
原创
2023-08-26 13:37:50
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目录常见特征提取方法基于EEG的脑机接口分类算法人工智能的发展也给脑机接口技术带来了很广阔的空间，目前限制脑机接口技术的走出实验室的主要原因是脑电信号的因人而异性，在线脑机接口的信号传输率，准确率等。下面对目前在脑机接口领域运用的特征提取算法和模式分类算法作简要的总结：常见特征提取方法1、 频带功率特征。2、 时间点特征。除上述两种常用的特征提取方法之外的方法：1、连接特征，这些特征测...
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2022-01-24 17:06:17
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达本文由网友Jon_Snow_Stark授权分享对于很多从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知...
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2022-01-25 11:48:02
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2021-09-07 10:28:54
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本文由网友Jon_Snow_Stark授权分享
对于很多从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知道该如何下手。既然大家来看这篇博文，我相信，大家与我一样，其中的痛楚无需多言。下面我就与大家分享一下，这段时间我对这一问题的感悟（新手上路，如有错误，请大家批评指正）。
首先我们需要对这一问题有一个宏观的认识。我们采集到的原始脑电信号包含了很多的噪声与干扰，这些在分类中都会影响分
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2021-09-08 17:20:35
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达本文由网友"坐在云朵上的kiwi"授权分享项目背景“脑机接口”（Brain Cpmputer In...
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2022-01-25 11:45:59
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2021-09-07 16:52:52
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对于我们这些从没做过信号处理以及分类的小伙伴来说，面对信号数据真的是不知道该如何下手。既然大家来看这篇博文，我相信，大家与我一样，其中的痛楚无需多言。下面我就与大家分享一下，这段时间我对这一问题的感悟（新手上路，如有错误，请大家批评指正）。首先我们需要对这一问题有一个宏观的认识。我们采集到的原始脑电信号包含了很多的噪声与干扰，这些在分类中都会影响分类性能，那么我们就需要先对信号去噪去干扰。这一步后
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2023-08-28 13:14:46
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达脑机接口(BrainComputer Interfaces)技术是将人脑与外部设备建立起直接的通路，在智能助残、人...
原创
2022-01-25 14:17:49
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达脑机接口(BrainComputer Interfaces)技术是将人脑与外部设备建立起直接的通路，在智能助残、人...
原创
2021-09-07 17:17:45
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深度学习（Deep Learning），又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning，是目前非常热的一个研究主题。本文将主要介绍Deep Learning的基本思想和常用的方法。一. 什么是Deep Learning？实际生活中，人们为了解决一个问题，如对象的分类（对象可是是文档、图像等），首先必须做的事情是如何来表达一个对象，即必须抽取一些特
信号的分类什么是信号？信号是运载消息的工具，是消息的载体。从广义上讲，它包含光信号、声信号和电信号等。例如，古代人利用点燃烽火台而产生的滚滚狼烟，向远方军队传递敌人入侵的消息，这属于光信号；当我们说话时，声波传递到他人的耳朵，使他人了解我们的意图，这属于声信号；基于信号维度的分类一维信号：声音信号，声音强度随时间变化。例如：下面这段声音信号，我们利用Matlab将这段信号的强度随时间变化的图像绘制
《雷达信号处理基础》Mark A. Rechards 读书笔记 ——————————————————————信号处理的分类：信号调节和干扰抑制，成像，检测和后处理。雷达的时间尺度快时间尺度：数字I/Q信号形成，波束形成、脉冲压缩或匹配滤波、灵敏度时间控制。
慢时间尺度：相干和非相干累积、各种类型的多普勒处理、合成孔径成像、空-时自适应。现象学现象学雷达接收到的信号的特性。 取决于反射回波的实际物体
时钟信号 Clock Signals 发送数字信号其实发送的就是一串由0或1组成的数字序列。 然而，与不同设备进行通信时，时序信息要与发送的比特位相关联。 数字波形作为时钟信号的参考。 您可以将时钟信号看成是一个指挥者，它为数字电路系统的各个部分提供时序信号，使每个过程都可在精确的时间点触发。时钟信号是具有固定周期的方波。 周期是指一个时钟边沿到下一个同类时钟边沿之间的时间间隔，最常用的方式是一个
信号与系统：信号信号分类：确定（）与随机（热噪声，雷电）信号，连续与离散，周期与非周期，能量与功率，一维与多维，因果非因果信号的运算：反转，平移，尺度，微分，积分常见种类：阶跃，冲击，高斯，取样，指数。：系统分类：连续系统与离散系统，动态与即时系统，线性非线性（分解，可加），因果非因果，稳定非稳定，信号与系统研究内容《信号与系统》以确定性信号和线性时不变系统两大研究对象，当信号作用于线性时不变系统
信号的基本概念和分类通信系统为传送消息而装设的全套设备技术接收设备就是发送设备的逆过程，发送设备有编码器，接收设备肯定就有译码器信号的描述和分类信号的描述信号是信息的一种物理体现，他一般是随时间或位置变化的物理量信号按物理属性分：电信号和非电信号。他们可以相互转换。电信号容易产生，便于控制，易于处理。本课程讨论电信号——简称“信号”电信号的基本形式：随时间变化的电压或电流描述信号的方法： (1)表
# EEG信号pytorch处理
## 介绍
EEG（脑电图）是记录大脑电活动的一种方法，通常用于诊断脑部疾病和研究大脑功能。处理EEG信号是神经科学领域的一个重要课题，而使用深度学习框架如PyTorch来处理EEG信号可以提高处理效率和准确性。本文将介绍如何使用PyTorch来处理EEG信号，包括数据准备、模型构建和训练。
## 数据准备
首先，我们需要准备EEG信号数据。通常，EEG数
DSP：数字信号处理器 模拟高通器：其实就是一个电阻和一个电容（RC)，书上第一页 数字高通器：先是一个加法器在，加法器并上一个乘法器和一个延时器信号分为： 1.模拟信号 2.数字信号 3.离散时间信号 4.幅度离散信号 前两个都那个，后两个只有一个那个不同类型的系统输出和接受不同的信号 比如数字信号系统接受和传递数字信号一维信号：只有一个变量 二维信号：二个或1二个以上的变量，比如图像，它是由一
