2023/1/12-2023/1/脑机接口学习内容一览： 这一篇博客里，主要在写博客的过程中总结和思考自己在前一段时间所进行的频域分析工作有何意义，以及探明时频分析几种主要方法的基本工作原理，最后做一下代码方面的总结。1.频谱估计 在脑电信号分析的频谱
转载
2024-08-05 22:16:51
190阅读
频带信号的发送和接收在通信系统模型中的位置如图所示 基带信号通过调制转换成频带信号，基本思路是发送端产生高频载波信号，让高频载波的幅度、频率或相位随着调制信号变化，接收端收到后，从中将调制信号恢复出来。根据要调
转载
2023-08-31 17:03:54
93阅读
在处理信号数据划分频带的问题时，我们通常需要将信号数据划分成多个频带以进行分析和处理。本文将详细记录这个过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析及扩展阅读。
### 备份策略
在进行频带划分之前，合理的备份策略是非常必要的。备份流程如下图所示：
```mermaid
flowchart TD
A[开始备份] --> B[选择存储介质]
B --> C{存储介
# 如何将原始EEG 442 Hz频带范围信号滤波为多个子频带
脑电图（EEG）是一种用来记录大脑电活动的技术，广泛应用于临床和研究领域。为了解析EEG信号，通常需要将原始信号分割为多个子频带，这有助于识别不同的脑电活动模式。本文将介绍如何使用Python将原始442 Hz频带范围的EEG信号滤波为多个子频带，具体步骤包括：信号加载、设计滤波器、应用滤波器、以及结果可视化。
## 1. 安装所
原创
2024-09-04 04:31:23
80阅读
# 使用Python进行EEG信号滤波的简明指南
脑电图（EEG）是记录大脑电活动的一种技术。EEG信号的数据往往受到噪声和伪影的影响，因此对其进行滤波是信号预处理中的重要步骤。本篇文章将介绍如何使用Python进行EEG信号滤波，并通过示例代码直观展示其效果。
## EEG信号的特点
EEG信号是以微伏（µV）为单位的电信号，其频率范围一般在0.5Hz到100Hz之间。EEG信号中主要的频
# Python EEG 代码科普
脑电图（EEG）是一种通过在头皮上放置电极来记录大脑活动的技术。Python是一种流行的编程语言，可以通过Python编写程序来处理和分析脑电数据。在本文中，我们将介绍如何使用Python编写EEG代码，并提供一个简单的代码示例来演示如何读取和处理脑电数据。
## EEG 数据处理
在处理EEG数据时，我们通常会涉及到信号处理、特征提取和模型训练等步骤。P
原创
2024-05-13 04:48:36
119阅读
# EEG数据分析中的滤波技术
脑电图（EEG）是一种记录大脑电活动的重要工具，广泛应用于神经科学、心理学和临床医学等领域。然而，EEG信号往往受到噪声和伪影的影响，因此需要对其进行滤波处理，以便提取出更具生物学意义的特征。本篇文章将介绍EEG数据的滤波过程，并提供一个使用Python进行滤波的代码示例。
## EEG信号的噪声来源
EEG信号受到多种因素的干扰，包括：
1. **肌电噪声
AM信号是一种常见的线性调制技术，通过控制频载波的幅度，使之随调制信号做线性变化的过程。AM的优点在于系统结构简单，价格低廉。所以至今调幅制仍广泛运用于无线电广播。 max( | m(t) | ) ≤ A0 ，会出现“过调幅”的现象，会使包络检波失真。 接下来将通过MATLAB对AM进行模
转载
2024-10-16 14:10:42
66阅读
# 使用 MNE-Python 进行脑电信号频带功率分析
脑电图（EEG）是一种记录脑电活动的技术，可以用于研究大脑的功能和疾病。在 EEG 信号分析中，频带功率的计算是一个重要的步骤，它可以帮助我们理解不同频段（如 delta、theta、alpha、beta 和 gamma）的活动。本文将介绍如何使用 MNE-Python 库来进行频带功率分析，并给出代码示例和图示。
## MNE-Pyt
原创
2024-09-12 03:24:05
279阅读
在NR中，3GPP中规定了大约两个大的频率范围。一个是我们通常所说的（sub 6 Ghz），另一个是我们通常所说的毫米波。根据范围，最大带宽和子载波间隔会有所不同。在sub 6 Ghz中，最大带宽为100 Mhz，在毫米波范围内，最大带宽为400 Mhz。一些子载波间隔（15,30 Khz）仅可用于Sub 6 Ghz，并且一些子载波间隔（120 Khz）仅可用于毫米波范围，并且一些子载波间隔（60
转载
2023-11-21 22:23:40
47阅读
# Python EEG 滤波代码科普文章
## 引言
脑电图（Electroencephalogram, EEG）是一种用来记录和分析大脑电活动的技术。通过分析脑电信号，可以了解到人类大脑的不同状态和功能。在脑电信号分析中，滤波是一项重要的预处理步骤，用来去除噪音和提取感兴趣的频率成分。本文将介绍使用Python进行脑电图滤波的基本步骤和示例代码。
## 什么是脑电图滤波？
脑电图信号通常包
原创
2023-09-21 03:28:28
226阅读
# 用Python采集EEG数据
## 引言
EEG（脑电图）是一种记录和分析大脑电活动的方法，通过电极放置在头皮上，可以测量到大脑的电信号。EEG数据对于研究神经科学、心理学和医学领域具有重要意义。本文将介绍如何使用Python采集EEG数据，并提供一些代码示例。
## 1. 准备工作
在开始之前，我们需要准备一些硬件设备和软件工具。首先，我们需要一个能够记录EEG信号的设备，通常是一个
原创
2023-10-30 13:34:11
264阅读
前言 脑电图作为目前研究最为广泛的认知大脑的方式之一，其无创性、便携性、廉价等优点都表明该方式具有巨大的发展空间。但是由于颅骨和头皮对于电信号的传输影响，从头皮采集的电信号往往混杂着非常多的噪声，并且有效信息又非常少，所以对于去处噪声的算法的要求非常高。本文将对EEG降噪的算法做作一些介绍。EEG信号采集及噪声来源分析EEG信号是极其微弱的电压信号（0.5～100V），EEG信号采集指将采集电极按
基于matlab对2ask信号的调制设计.doc 福建农林大学计算机与信息学院信息工程类课程设计报告课程名称：数字信号处理课程设计课程设计题目：2ASK信号的频谱分析及解调的实现姓名：系：电子信息工程系专业：电子信息工程年级：06级学号：061151097指导教师：职称：讲师2009年6月10日福建农林大学计算机与信息学院信息工程类课程设计结果评定评语：成绩：任务下达日期：2009.5.12指导教
# 深度神经网络对基于EEG的情绪识别的关键频带和通道的研究
## 引言
情绪识别在人类交流和心理健康领域具有重要意义。随着脑电图（EEG）技术的发展，利用深度神经网络来识别情绪的研究受到了广泛关注。本文将介绍基于EEG的情绪识别的关键频带和通道的研究，并提供一个示例代码来演示如何使用深度神经网络进行情绪识别。
## EEG和情绪识别
脑电图（EEG）是一种测量脑电活动的非侵入性方法，通过记
原创
2023-07-21 09:28:59
170阅读
目录情感识别介绍：基于脑电的情感识别过程论文实验设计探究情感识别介绍：对于情感的研究来说，它是一个跨学科的领域，涉及着计算机科学，心理学，认知科学以及神经学等，每一领域的研究成果都在为情感研究提供着帮助。经过前人的积累。我们发现，相比于使用面部识别和动作来进行情感识别，通过分析脑电波，进行情感计算，能获得更高的识别精度（因为它不能伪装或者人为改变，更自然）。
转载
2022-01-24 18:36:02
433阅读
目录情感识别介绍：基于脑电的情感识别过程论文实验设计探究情感识别介绍：对于情感的研究来说，它是一个跨学科的领域，涉及着计算机科学，心理学，认知科学以及神经学等，每一领域的研究成果都在为情感研究提供着帮助。经过前人的积累。我们
转载
2021-09-07 13:37:29
860阅读
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：常用的特征提取方法如下 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，这些特征测量来自不同传感器和/或频段的信号之间的相关性
# Python短时傅里叶变换(Short-time Fourier Transform - STFT)教程
## 引言
本文将向你介绍如何使用Python实现短时傅里叶变换(STFT)来处理脑电图(EEG)数据。短时傅里叶变换是一种时频分析方法，可以将信号在时间和频率域上进行分析，常用于处理时变信号。首先，让我们来了解一下整个流程。
## 流程概览
下表展示了实现Python短时傅里叶变换的
原创
2023-10-08 08:03:21
832阅读
当你思考、做梦、看东西和感觉的时候，你的大脑是持续活跃的，吸收所有的信息，压缩和重新连接现有的数据，并将所有的东西整合成一致的体验。对你来说，这种经历构成了你的现实。你的大脑是活的。
原创
2021-09-22 14:27:11
472阅读
