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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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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脑电信号处理过程脑电实验为什么要预处理预处理方法降采样进行滤波操作对于坏导的处理方法进行ica独立成分分析处理眼电信号参考文献 首先，我们需要知道什么是脑电信号，脑电信号是通过脑电采集设备采集大脑表皮中的微弱电流信号，这些电流信号中包含了人在进行各类认知活动中的脑部信息，我们想要使用这些脑电信号中提取出跟情绪有关的表征信息进行相关的情感识别任务。 脑电实验本博客主要是记录基于脑电信号的情绪识别方
心电信号处理算法设计-实验要求data4 是一段实际采样得到的心电数据, 采样频率为 100Hz, 波形如下图所示。设计相应的算法, 计算心率, 单位为: 次/分钟。可能会用到的知识为数字滤波器的设计, 离散傅里叶变换等。要求该算法复杂度尽量简单, 可以移植到 Cortex-M3性能的单片机上实现(本次不需要做移植, 只需要考虑算法的复杂度即可)。可选择自己熟悉的语言进行算法设计, 建议选择 Ma
开一个坑总结一下最近学的ECG滤波算法，先对心电图和心电信号做一下简要介绍注：这里是以小型手持心电图机为研究波群，T波。而S-T...
原创
2022-06-02 21:11:10
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目录 一、小波变换小波变换简介傅里叶变换的不足：STFT 小波变换 小波变换公式 衰减的小波对于突变信号 小波去噪效果（加入高斯白噪声）代码： 二、自适应滤波器1、简介2、如何检验自适应滤波器的性能 三、自适应滤波器抽头系数调整算法 一、小波变换小波变换简介
1 简介研究目的通过使用Matlab平台,实现运动生物力学研究中常用的表面肌电(s EMG)信号处理方法,为不会使用编程进行表面肌电(s EMG)信号数据处理的体育科研人员在表面肌电(s EMG)信号的处理过程中提供一个高效、简单的处理软件。研究方法通过对运动人体科学文献中常用的表面肌电信号(s EMG)处理方法进行总结,并获取进行表面肌电信号处理时常用的处理方法的算法,然后利用Matlab编程语
原创
2022-02-28 20:57:18
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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
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
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
1 系统总体方案设计系统由STM32F103微处理器模块、ADS1292R心电采集模块、LMT70体表温度传感器模块、ESP8266无线WiFi模块、MMA955L加速度计模块、系统电源、PC服务端等组成。STM32F103作为主控制器实现对人体心电信号、体表温度信息、走路运动信息的实时采集、计算、显示与无线传输。系统总体结构框图如图1所示。基于TI模拟前端芯片ADS1292组成的心电信号采集模块
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
1 简介在光学信息处理中，滤波是一种我们实验中经常用到的方式。通常情况下， 可以利用空间滤波器来完成对特定波长的筛选工作。2 部分代码clear all;file_name = 'Data1.txt'; % 文件名fid =fopen(file_name,'r'); %打开文件h=fgets(fid); %去掉第一行；C=textscan(fid,'%*f%f%
原创
2022-03-04 21:05:39
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一、简介
何为生物电?1 ECG：心电图。心电图（electrocardiogram）心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，通过心电描记器从体表引出多种形式的电位变化的图形（简称ECG）。1.1 原理：产生心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表
原创
2021-07-09 16:37:37
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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
