在EEG/ERP研究中，最令人头痛的问题之一是各种干扰和噪声信号混入到EEG/ERP信号中，因此，数据分析的第一步其实就是去除不同形式的伪迹信号。这些不同形式的干扰和噪声，有些可以在EEG数据采集时尽量避免甚至消除掉，而有些只能在后续的预处理中去除。此外，由于滤波、ICA等操作会不同程度造成EEG信号的“形变”，因此，有一个潜在的原则是：尽量在EEG信号采集时减少干扰保证采集到高质量的信号，减少后
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2024-10-08 20:39:58
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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
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2024-07-25 21:19:39
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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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# 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
原创
2024-04-04 06:06:32
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2019年7月31日 大雨 1 已下载eeglab和letswave工具包，在matlab设置好工作路径，将工具包的图形界面调用出来； 2 使用letswave6工具包进行操作。导入数据的时候，我的设备是neuroscan，储存了cnt数据，所以在导入数据的时候，选择了如下图1：图1 2.1 如此，便导入了epochs*channels*x*y*z*t的六维数据。在图
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2023-06-14 19:46:31
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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信号处理教程：EEG信号处理入门
EEG（脑电图）是一种记录脑电活动的技术，它在神经科学和生物医学工程等领域中扮演着重要角色。本文将指导你如何使用Python进行EEG信号处理。我们将通过一系列步骤来实现这一目标，确保你能够理解每一步的功能与实现。
## 处理流程
下表展示了处理EEG信号的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据
原创
2024-08-22 06:02:43
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文章目录一、基本概念1. 数电中关于时序逻辑电路的分类2.Mealy型电路和Moore型电路的区别3.Mealy型有限状态机和Moore型有限状态机的框图二、一个简单的序列检测：可重叠，不可重叠的Mealy型和Moore型状态图1.可重叠的Moore型状态图2.不可重叠的Moore型状态图3.可重叠的Mealy型状态图4.不可重叠的Mealy型状态图一、基本概念1. 数电中关于时序逻辑电路的分类时
# 雷达信号与机器学习的结合
雷达信号是通过发射电磁波并接收其反射返回所获得的信息，是一种高效的探测手段，广泛应用于气象、航空、交通等领域。随着机器学习技术的发展，雷达信号处理的方式也发生了革命性变化。本文将探讨雷达信号的基本原理与机器学习的结合，并通过代码示例进行演示。
## 雷达信号基本原理
雷达系统通常由发射器、接收器和信号处理单元构成。发射器发出电磁波，经过反射物体后返回，接收器接收
原创
2024-10-18 07:36:44
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# 机器学习信号处理的入门指南
机器学习在信号处理中的应用日益广泛，能够帮助我们从复杂的数据中提取有用的信息。对于刚入行的小白来说，以下是一个基本的流程和实现步骤，从准备数据到最终结果可视化。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|---------------|-----------------
1 ．信号隔离的目的在于从电路上把干扰源和易受干扰的部分隔离开来，使测控装置与现场仅保持信号联系，而不直接发生电的联系。隔离的实质是把引进的干扰通道切断，从而达到隔离现场干扰的目的。测控装置与现场信号之间、弱电和强电之间，常用的隔离方式有光电隔离、继电器隔离、变压器隔离、隔离放大器等。另外，在布线上也应该注意隔离。 2 ．光电耦合器件将发光元件和受光元件组合在一起，通过电 -
光
-
电这种
3.1 概述 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中都需要提取语音中包含的各种信息。一般而言语音处理的目的有两种：一种是对语音信号进行分析，提取特征参数，用于后续处理；另一种是加工语音信号，例如在语音增强中对含噪语音进行背景噪声抑制，以获得相对“干净”的语音；在语音合成方中需要对分段语音进行拼接平滑，获得主观
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2024-10-22 08:30:48
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在人人网上看到的一篇日志，写得挺好就转过来了。 在北理版信号与系统中，信号可以分成能量信号与功率信号，非周期能量信号具有能量谱密度，是傅立叶变换的平方，功率信号具有功率谱密度，其与自相关函数是一对傅立叶变换对，等于傅立叶变换的平方/区间长度。不能混淆。能量信号是没有功率谱的。 胡广书老师的书上找到这么一段话，“随机信号在时间上是无限的，在样本上也是无穷多，因此随机信号的能量是无限的，它应是功率
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2024-09-25 11:36:50
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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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2021-09-07 16:52:52
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目 录1. 小波消噪原理2. 小波阈值消噪步骤3. 参数选择（1）小波基的选择（2）分解尺度的选择（3） 阈值的选择（4）阈值函数的选择4. 语音消噪中的实例运用5. 小波消噪matlab代码分析（1） 函数介绍（2） 参数选择（3）SNR择优（重点！）（4） 择优消噪（5） 代码实现1. 小波消噪原理 小波变换是一种信号的时间——尺度（时间
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2024-02-23 13:59:52
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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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Achievements provide the only preasure in life.静态时序分析（Static Timing）是数字 IC 设计中不可避免的话题，也是一个菜鸟成长必须掌握的技术。本文先总结 STA 中常见的定义、名词等。Clock时钟是数字电路的动力系统，可以说数字电路中最重要的信号就是时钟信号了。一般时钟信号的时序特性分为：偏移 Skew抖动 Jitter占空比时钟 D
数字信号处理分析下载链接在文末软件介绍本软件通过MALTAB中的GUI制作了一个界面。主要功能包括产生数字信号（2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、2PSK、4PSK、8PSK等）、读取wav文件，画信号的功率谱、频谱、语图，计算信号的瞬时参数（瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率），画信号的矢量图（星座图）、循环自相关，小波变换与小波分解，信号载波频率、带宽、码元速率估计，调制方式识别等。
机械设备状态监测和故障诊断的实质是对机械设备的运行信息进行识别，关键技术是怎样尽早识别故障的症状。在故障发生的早期，故障相对较轻微，对机械系统所造成的影响小，维修成本相对低。如果故障在早期未被诊断出来或未受到足够重视，当早期故障或微小故障发展并积累到一定程度时，就会引发机械系统的重大甚至灾难性的故障。所以故障发现得越早，越有利于机械设备的安全运行。准确获取与判别反映机电设备运行状态的特征信息，特别
