源 /Python学习联盟本文主要涵盖了 Python 编程的核心知识(暂不包括标准库及第三方库)。按顺序依次展示了以下内容的一系列思维导图：基础知识，数据类型(数字，字符串，列表，元组，字典，集合)，条件&循环，文件对象，错误&异常，函数，模块，面向对象编程；结合这些思维导图主要参考的资料，分享一下我的学习体验，一方面可供初学者参考，另一方面，也便于大家结合思维导图深入学习、理解
python制作脑电相关图过程如下素材： （1） 清华数据库Benchmark下文件：64-channels.loc （2） 一个trial的64*1500数据代码：import mne
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.io
path = r'data.mat'
raw_data = scipy.io.loadmat(path)
mont
一. 关于脑电信号今年中旬，在马斯克召开的发布会，其名下Neuralink 的脑机接口植入技术引发热议，脑-机接口（brain-computer interface, BCI）技术也成为了当前信息交互的研究热点，意念控制似乎离我们不再遥远，而脑电信号（electroencephalography， EEG）由于易操作性，安全性等特点，受到了科研工作者的广泛关注，如何准确得利用脑电信号来实现操控，信
脑电波介绍脑电波（Electroencephalogram, EEG）是应用电生理指标来记录大脑活动的方法。大脑在活动时，神经元同步发生突触后电位反应在了头皮表面，研究者将电机放置在被试者的头皮上检测脑电波信号。电机位置大概如下：实际而言，收集到的数据就是多个通道的时间序列数据：之前有幸参加了学院路内的一个脑电实验，签了保密协议就不谈实验内容了。抛开内容不谈，这次实验让我觉得虽然脑电的理论基础很好
Brain Products （32通道）脑电数据预处理流程读取数据“File—Import data” 看数据“Plot—Channel data(scroll)”，去除DC offset直流分量电极定位“Edit—Channel locations”，选择默认模板； BP设备以TP9作为默认参考，因此电极定位需要先添加创建电极补充TP9，再将TP9由参考返还出数据。手动输入TP9，点击“Loo
本文的主要内容是详细介绍MIT-BIH心电数据集的读取，主要使用WFDB-python工具进行操作，能够读取心电信号数据到array中，读取annatations以及使用matplotlib绘制相应的心电信号波形，并对record和annatation数据结构进行简单的分析。声明：本博客的内容来源于各大论文和互联网，其正确性有待考究。目的仅仅为了记录一下本人的学习过程，如果正好也能对你有一点帮助或
脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195伪迹概述脑电信号较为微弱，一般在微伏数量级，而且由于脑电导联方式(包括单级导联法、双级导联法、三角导联法)，容易受到干扰。常见的干扰为：眼动(EOG)干扰、肌电(EMG)干扰、心电(ECG)干扰、高频噪声干扰等，这些干扰通常是来自于脑外的电位活动，这些干扰又称为伪迹(Artifact).引起伪迹的因素：...
原创
2021-09-07 13:59:56
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脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195伪迹概述脑电信号较为微弱，一般在微伏数量级，而且由于脑电导联方式(包括单级导联法、双级导联法、三角导联法)，容易受到干扰。常见的干扰为：眼动(EOG)干扰、肌电(EMG)干扰、心电(ECG)干扰、高频噪声干扰等，这些干扰通常是来自于脑外的电位活动，这些干扰又称为伪迹(Artifact).引起伪迹的因素：...
原创
2022-01-24 18:40:27
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简介脑机接口（BCI）使用神经活动作为控制信号，实现与计算机的直接通信。这种神经信号通常是从各种研究透彻的脑电图(EEG)信号中挑选出来的。卷积神经网络（CNN）主要用来自动特征提取和分类，其在计算机视觉和语音识别领域中的使用已经很广泛。CNN已成功应用于基于EEG的BCI；但是，CNN主要应用于单个BCI范式，在其他范式中的使用比较少，论文作者提出是否可以设计一个CNN架构来准确分类来自不同BC
图3信号频谱图从频谱图中可以看出，低频信号和11Hz左右的信号特别强，25Hz以上的信号几乎为零。由于α波的频率为8~13Hz，由此可以知道，该信号中α波比较多。在脑电采集过程中，被采集者没有处于深度睡眠状态，因此接近0Hz的低频信号可以确定为噪声。15~25Hz频段的信号很微弱，因此可以以判断出，信号中几乎没有β波。谱估计是数字信号处理的主要内容之一，主要研究信号在频域中的各种特征，目的是根据有
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是由CSDN用户[frostime]授权分享。主要介绍了脑电信号提取PSD功率谱密度特征，包括：功率谱密度理论...
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2021-09-08 16:54:12
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2022-01-25 13:50:24
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是个脑电信号研究小白，今年3月下旬临时换了研究方向，到现在也看了不少论文，试过一些特征提取的代码还有分类的代码。现在也想总结一下这段时间所学的东西，算是做个中期回顾吧。Ps:里面的特征提取的代码以及分类的代码均不是我所写的，后面会附上链接，可以直接去找链接，还有一些工具包，等会上传上去，应该是可以免费拿的，第一次弄，我还没怎么搞清楚。Pps:这篇主要是汇总一些方法，还有代码链接等等。均适用于Mat
情绪是对一系列主观认知经验的通称，包括人对外界刺激或自身刺激的心理反应并伴随着生理反应。情绪对人际关系的建立和维持、认知、决策、工作效率等互动活动具有直接影响。许多疾病如抑郁症、自闭症、游戏成瘾、阿尔茨海默氏症、冠状动脉疾病与认知和情绪障碍密切相关。识别情绪表达障碍患者的情绪状态将有助于提供更好的治疗和护理。1995年，自Picard提出了“情感计算”概念后情感识别成为了人机交互人性化环节中引人入
# Python提取脑电信号功谱实现流程
## 1. 简介
在本文中，我将向你解释如何使用Python提取脑电信号功谱。我们将探索整个流程，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 导入所需的库 |
| 步骤 2 | 载入脑电信号数据 |
| 步骤 3 | 预处理数据 |
| 步骤 4 | 应用傅里叶变换
目录各种滤波简介代码案例Delta波Theta波Alpha波Beta波Gamma波本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195各种滤波简介可以通过对脑电信号进行分析得到较为准确反映用户的行为以及思想方式，在进行分析前需要提取脑电信号中的Delta波，Theta波，Alpha波，Beta波以及Gamma波。De...
原创
2021-09-07 11:52:36
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1 简介大脑是由亿万个神经元组成的复杂系统，负责身体的各个功能的协调运作，通过大脑皮层上电极记录下的大脑细胞群的电位活动称为脑电信号。通过对脑电信号进行研究可以获得丰富的心理及生理的疾病信息，所以脑电信号的分析及去噪算法的研究无论是在临床的诊断和急病治疗上都是十分重要的。一般来说，脑电信号具有背景噪声强、信号微弱等特点，所以如何消除脑电数据的噪声，更好地获取对大脑有用的信息是当今研究的热门话题。近
原创
2022-01-22 19:42:47
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目录各种滤波简介代码案例Delta波Theta波Alpha波Beta波Gamma波本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：903290195各种滤波简介可以通过对脑电信号进行分析得到较为准确反映用户的行为以及思想方式，在进行分析前需要提取脑电信号中的Delta波，Theta波，Alpha波，Beta波以及Gamma波。De...
原创
2022-01-24 18:45:28
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一、简介
小波降噪流程1 打开小波工具箱，在MATLAB命令行窗口输入：wavemenu2. 选中wavelet 1-D，进行离散小波一维信号处理3. 加载信号，File—>Load—>Signal4. 然后选择母小波，与脑电信号比较匹配的是DB小波，选用DB4小波，分解层数选择6，然后点击分析按钮5. 再点击De-noise降噪按钮6. 选择降噪方法，设置阈值参数，点击降噪按钮7.
原创
2021-07-09 16:15:49
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