运动想象脑电信号特征的提取与分类

心电信号分类

近年来心脏病仍然是威胁人类生命的主要疾病之一，世界上心脏病的死亡率仍占首位。据统计全世界死亡人数中，约有三分之一死于此类疾病，这己成为危害人类健康最常见的疾病，因此心脏系统疾病的防治和诊断是当今医学界面临的首要问题。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。 心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。 心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率 电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一 为减少猝死的发生,猝死无创性预警方法的研究备受重视,并已取得长足进展。对猝死的心电图预警指标,目前多数集中在心室的复极指标, J波作为心电图心室复极[6]的新指标越来越受到临床的重视。J波见于早期复极综合征,是一种常见的正常心电图的变异，但是当J波增宽、增高,可预示室速、室颤的发生,并会引起致命性的恶性心律失常[7-12]，因此，认识J 波有重要的临床意义。 Brugada综合征、特发性心室颤动(简称室颤)与急性冠状动脉(简称冠脉)综合征的超急期容易诱发室性心动过速、室颤和心脏性猝死，而早期复极综合征被评为良性的J波。目前的研究发现，早期复极综合征并不总是良性的[14]，在某些情况下可能处于高危状态，因此将J波的良性与高危状态区别开来有重要的研究意义。 该项目的科学意义在于可以提高正常变异J 波与异常J 波的鉴别能力, 有助于识别临床异常J 波的高危患者, 减少恶性心律失常及特发性心室颤动猝死的发生。为在临床上对J 波的高危状态做出准确的诊断提供理论与实践基础，有利于提高心源性猝死的防范。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型（也称作分类器），该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的某一个。

心电信号的计算机分析final

心电信号的计算机分析 【实验目的】： 通过理论结合实际，用C语言编程对MIT心电信号数据进行分析，实现低通滤波、高通滤波、QRS检测、特征提取、心律失常分析，从中了解和掌握数字信号处理的方法和应用。 【实验要求】 1读取数据 2 QRS检测 3 特征参数提取 4 心率失常分析 5 功率谱分析 【实验报告】 一实验介绍 心脏在有节律的活动过程中，能在人体表面产生微弱的电信号，如果我们在人体表面的特定部位安放电极，就能在电极上获得微弱的心电信号，此信号经放大、处理后，描记在记录纸上就是心电图，它能够反映心脏的功能及病情。 在获取心电图的过程中，由于心电信号比较微弱，仅为毫伏(mV)级，所以极易受环境的影响。对心电信号引起干扰得主要因数有：工频干扰、电极接触噪声、运动伪迹、呼吸引起的基线漂移和心电幅度变化、信号记录和处理中电子设备产生的干扰、电外科噪声等。 为了增强心电信号中的有效成分，抑制噪声和伪迹，提高波形检测准确率，除了对心电记录仪的硬件抗干扰能力有较高的要求外，心电信号A/D 变换后的处理也至为重要。 用于心电信号数字处理的方法主要有：消除电源干扰的工频滤波器，消除采样时间段引起信号失真的汉宁平滑滤波器，消除高频肌电的低通滤波器，消除直流偏移和基线漂移等低频噪声的高通滤波器，以及用于QRS 波检测的带通滤波器。本实验利用MIT心电信号数据库，简单设计了对心电信号进行计算机分析的实验，实验主要分成两部分：信号处理和心电参数分析；信号处理的方法有低通滤波、高通滤波、微分（查分运算）：，对处理后的信号进行如下分析：QRS检测心率失常分析参数提取功率谱分析。 本实验的整个过程是：先读取文件数据，将数据显示在计算机屏幕上，并可进行翻页显示，然后对所读心电数据进行低通滤波、高通滤波、微分（查分运算）等处理，同时将处理后的数据显示在屏幕上；对心电信号的分析是采用处理后的的数据，先对QRS波进行检测，然后计算特征参数，

对心电信号的认识

对心电信号的认识 .......................................... 电气医信41班陈富琴（1043032053） 1.人体心电信号的产生：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。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。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，这些生物电的变化称为心电。 2.人体心电信号的特点：心电信号属生物医学信号，具有如下特点： (1)信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号； (2)心电信号通常比较微弱，至多为mV量级； (3)属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下； (4)干扰特别强。干扰既来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等；也来自生物体外，如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等； (5)干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。 3.心电信号的研究：心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一，它比其它生物电信号更易于检测，并且具有较直观的规律性，因而心电图分析技术促进了医学的发展。心电图检查是临床上诊断心血管疾病的重要方法。心电图的准确自动分析与诊断对于心血管疾病起着关键的作用，也是国内外学者所热衷的课题。以前的心电图大多采用临床医生手动分析的方法，这一过程无疑是费时费力且可靠性不高。在计算机技术迅速发展的情况下，心电图自动分析得以迅速发展，将医生从繁重的手工劳动中解脱出来，大大提高了工作效率。七十年代后，心电图自动分析技术已有很大发展，并进入实用化和商业化阶段。然而，心电图自动诊断还未广泛应用于临床，从国内外的心电图机检测分析来看，自动分析精度还达不到可以替代医生的水平，仅可以为临床医生提供辅助信息。其主要原因是心电波形的识别不准，并且心电图诊断标准不统一。因此，探索新的方法以提高波形识别的准确率，寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准，是改进心电图自动诊断效果，扩大其应用范围的根本途径。如何把心电信号的特征更加精确的提取出来进行自动分析，判断出其异常的类型成了鱼待解决的焦点问题。 4.心电信号的检查意义：用于对各种心率失常、心室心房肥大、心肌梗死、心律失常、 心肌缺血等病症检查。心电图是反映心脏兴奋的电活动过程，它对心脏基本功能及其病理研究方面，具有重要的参考价值。心电图的检查必须结合多种指标和临床资料，进行全面综合分析，才能对心脏的功能结构做出正确的判断。 5.心电信号基本构成：心电信号由P、QRS、T波和静息期组成，如图1，各波具有不同的频率特性，是一种典型的具有明显时频特称与时间—尺度特征的生物医学信号。 P.QRS.T波以及PR,ST,QT间期都不同程度地反应了心脏的功能的变化，因此通过算法实现对心脏功能的自动分析判别已成为一个比较热门的研究方向。

心电信号的分析

心电信号的分析，含义，用途 班级：07生医1班 姓名：王颖晶 学号：0700308108 什么是心电： 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。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。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，这些生物电的变化称为心电。 心电信号的用途： 心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段，但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。 心血管疾病是人类生命的最主要的威胁，而心电(ECG，electrocardiogram)信号是诊断心血管疾病的主要依据，因此实时检测病人心电活动、设计自动采集存储病人心电信号的便携式系统具有重要意义。 心电信号的含义： 心电信号是由人体心脏发出相当复杂的微弱信号，其幅度一般在1O V～5mV之间，频率为0．05～ 1。OHZ，外界干扰以及其他因素的

存在使其变得更难以检测n 。心电信号采集处理系统以抑制干扰、得到较为理想状态下的心电信号为目的。在心电信号滤波和处理算法中，要频繁进行大量的数据乘、加运算。 三个特殊波段的检测： 1.QRS波的检测 ?QRS的特点: ?其能量在心电信号中占很大的比例, ?其频谱分布在中高频区, 峰值落在10-20Hz之 间, ?二阶导数算法 ?心电信号的一阶和二阶导数的平方和作为QRS 波标记的脉冲信号, ?移动平均算法 ?其求导平方运算和上相同, 并对求导平方数据 进行移动平均, 从而突出QRS波的特征信息, ?正交滤波算法 2.R波峰点的检测 ?双边阈值检测法 ?取一个固定的阈值Ra, t1,t2分别为R波上升和 下降通过这个阈值的时刻，则R基准点的位置 t=(t1+t2)/2 ?固定宽度检测法

心电信号

摘要 心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成部分，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。心电图（ECG）反应人体心脏工作状况，ECG各个波形的不同形式往往体现了某些病变。在ECG的各个波中，R 波最为明显，一般以它为基准来定位其它波的位置，所以R波检测室ECG信号分析诊断的前提和基础，只有标定R波后，才有可能计算心率。ECG在经采集、数模转换过程中，会不可避免的引入各种噪声，包括工频干扰：主要是电磁场作用于心电图和人体之间的环路电路所致，一般是50/60Hz;肌电干扰：这主要是病人身体自身因素所致如肌肉紧张等，表现为不规则的快速变化波形；基线漂移：这主要是人呼吸运动或电极——皮肤界面阻抗所致，属于低频干扰。在去噪过程中，由于心电信号具有非平稳特性且污染噪声分布范围大，限制了传统线性滤波器的使用，所以在过去的几年中小波分析被广泛地应用于心电信号的去噪中。它在时域和频域同时具有良好的局部化性质，尤其适用于非平稳信号分析，并且适用于生物医学领域。首先对心电信号进行滤波，滤除心电中的主要噪声（基漂、工频电、肌电等），对R波进行加强；然后再用db8小波，对ECG进行小波变换，取一定阈值，检出所需信息。 关键字：ECG 小波分析 R波检测

目录 摘要 (3) 第一章课程设计题目介绍 (5) 1.1 研究背景与意义 (5) 1.2 心电信号特征 (5) 第二章处理流程 (7) 2.1 载入信号 (7) 2.2 小波分析 (8) 2.3 R波检测 (13) 2.4 心率计算 (14) 第三章 GUI界面的介绍 (14) 第四章待解决的问题 (18) 心得体会 (19) 参考文献 附录 评审意见表

睡意状态脑电信号分析

睡意状态脑电信号分析

摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 睡意状态脑电信号分析课程设计的意义 (3) 1.2睡意状态脑电信号分析课程设计要求 (3) 1.3基本步骤 (3) 第二章实验方案设计及论证 (4) 2.1 设计理论依据 (4) 2.1.1 脑电信号的产生机理 (4) 2.1.2 脑电信号的生理特点 (4) 2.1.3 脑电信号的频率和分类 (5) 2.2 脑电信号的分析及处理方法 (5) 2.2.1 信号的加载 (5) 2.2.2 滤波器的设计原理 (6) 2.2.3滤波器设计步骤 (6) 2.2.4 脑电信号的功率谱分析 (6) 2.2.5脑电信号的非线性分析——Tsallis熵 (6) 2.3实验方案设计及论证 (7) 2.3.1实验方案 (7) 2.3.2方案论证 (7) 第三章各功能模块设计及结果分析 (7) 3.1载入原始数据 (7) 3.2高通滤波器的设计 (8) 3.3带通滤波器的设计及节律波的提取 (9) 3.3.1Alpha节律 (9) 3.3.2Beta节律 (11) 3.3.3Theta节律 (14) 3.3.4.Delta节律 (16) 3.4实验结果分析 (19) 第四章设计收获及心得体会 (19) 参考文献 (21) 附录：程序清单 (22)

信号处理综合训练课程设计是基于数字信号处理，信号与线性系统的一门综合性课程设计。 信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 在本课程设计中，是基于对MATLAB的编程，以实现对睡意及清醒时的脑电信号分析，以实现提取睡意状态的脑电信号的Alpha节律，Beta节律，Theta 节律，Delta节律，并分别对其进行幅度平方特征，功率谱，Tsallis熵的分析。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，其强大的扩展功能为各个领域提供了有力的工具。信号处理工具箱是MATLAB的一个有力工具。信号处理工具箱中，MATLAB 提供了滤波器分析，滤波器实现，FIR滤波器的设计，IIR的滤波器设计，IIR 滤波器阶次估计，模拟低通滤波器原型设计，模拟滤波器设计，模拟滤波器变换，滤波器离散化，线性系统变换等方面的函数命令。

脑电信号特征提取及分类

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录

基于去趋势互相关的脑电信号分析 开题报告

毕业设计(论文)开题报告 题 目 基于去趋势互相关的脑电信号分析 学生姓名 班级学号 专业 提纲(开题报告2000字以上)： 1. 对指导教师下达的课题任务的学习与理解 1.课题任务分析 在很多情况下，不同的信号之间存在着互相关性。在地震学中，探测器阵列的不同天线上的信号之间的互相关性可作为检测地震和火山喷发的警报信号。在金融学中，风险估计也要基于不同的资产和投资组合的互相关矩阵。本设计用去趋势互相关分析方法来评估两个非平稳时间序列（脑电信号）长期的互相关性。具体的来说，就是使用Matlab 编写读取脑电图数据、绘制脑电图程序，并了解脑电图各个波段含义。同时研究脑电图的去趋势互相关算法，并能使用Matlab 编写出计算程序。 互相关是统计学中用来表示两个随机矢量X 和Y 之间的协方差cov （X ，Y ），与矢量X 的“协方差”概念相区分，矢量X 的“协方差”是X 的各标量成分之间的协方差矩阵。在信号处理领域中，互相关（有时也称为“互协方差”）是用来表示两个信号之间相似性的一个度量，通常通过与已知信号比较用于寻找未知信号中的特性。它是两个信号之间相对于时间的一个函数，有时也称为滑动点积，在模式识别以及密码分析学领域都有应用。 2.实验方法原理 由于传统互相关的分析对需要定量描述各非平稳时间序列之间在某特定时间尺度上的互相关关系时无能为力，所以提出了基于去趋势互相关的分析方法（DCCA ）。脑电信号常常都是非平稳的信号，所以我们这里采用了基于去趋势互相关的分析方法，即当两个序列是非平稳信号时，其信号中往往都带有内嵌的多项式趋势，这些趋势往往经常会掩盖信号波动中具有的真实相关性。为了能够评估两个序列之间的长期的互相关性，我们可以对上述协方差分析进行改进，称之为DCCA 。 具体的方法是我们取相同长度的两个长期互相关的时间序列}{i y 和}'{i y ，长度为N ，并用合成信号表示 ∑=≡k 1k R i i y ∑=≡k 1k 'R'i i y ，k=1,…N . 接着我们把整个时间序列用N-n 个交叉重叠的盒子覆盖，每个盒子包含n+1个值。对于两个时间序列，每个盒子起始于i ，结束于n +i ，我们用线性最小均方的方法拟合出局部趋势~,k R i 和~,k R'i 。我

实时BCI脑电信号分类的应用

EEG Signal Classification for Real-Time Brain-Computer Interface Applications: A Review A.Khorshidtalab, M.J.E. Salami Department of Mechatronics Engineering, International Islamic University Malaysisa, Gombak, Malaysia E-mail:aida.khorshid@https://www.360docs.net/doc/ac373236.html,.my; momoh@https://www.360docs.net/doc/ac373236.html,.my Abstract-Brain-compu t er in t erface (BCI) is linking t he brain act ivit y t o comput er, which allows a person to control devices directly with his brain waves and without any use of his muscles. Recent advances in real-t ime signal processing have made BCI a feasible alternative for controlling robot and for communication as well. Cont rolling devices using BCI is a crucial aid for people suffering from severe disabilit ies and more t han t hat, BCIs can replace human t o cont rol robot s working in dangerous or uncongenial si t ua t ions. Effective BCIs demand for accurate and real-time EEG signals processing. This paper is t o review t he current st at e of research and t o compare t he performance of different algorithms for real-time classification of BCI-based electroencephalogram signals. Keywords-Brain Comput er Int erface, EEG, real-time signal processing. I.I NTRODUCTION B rain-Computer Interface (BCI) asks user for brain signals instead of any muscular activities. This system enables people with severe motor disabilities to send command to electronic devices by help of their brain waves. Signals should be identified, processed, and classified to specific command. Feature extraction and classification methods are playing the main role in any BCI systems; since any misclassification and error may cause a wrong command. In the past few years, many research groups focused their work on classifying EEG records to desired mental task classes [1][2][3]. Several algorithms have been investigated by purpose of increasing the classification rate and accuracy of evoked potential-based BCIs. D espite the improvements that have been achieved in this area, on-line BCI still poses some challenges [4]. In this paper, we review the performances of different models for classification of BCI-based electroencephalogram signals regarding their real-time applications. The rest of paper is organized as follows. Section II reviews EEG signal classification and artifacts. Section III discusses different classification and feature extraction methods. Section IV presents parameters that can affect processing of mental tasks. Section V compares between widely applied classifications algorithms, and section VI concludes our study. II.EEG S IGNAL C LASSIFICATION AND A RTIFACTS Recorded brain electrical waveforms are associated with electrical potentials which are not originated in brain. The sources of these electrical potentials are eye blinking, eye movement, activity of heart and muscles in general. They also can be from EEG equipments or recording systems. These interference waveforms known as artifacts can often cause serious misclassifications. Hence, developing a practical real-time system to recognize and eliminate artifacts is essential. 2011 4th International Conference on Mechatronics (ICOM), 17-19 May 2011, Kuala Lumpur, Malaysia 978-1-61284-437-4/11/$26.00 ?2011 IEEE

根据MATLAB的心电信号分析

计算机信息处理课程设计说明书题目：基于MATLAB的心电信号分析 学院（系）： 年级专业： 学号： 学生姓名： 指导教师：

燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：基层教学单位： 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2014年12月 01日

摘要 心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段，但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。 信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中，尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展，有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物电信号之一，它比其他生物电信号便易于检测，并具有较直观的规律性，对某些疾病尤其是心血管疾病的诊断具有重要意义。它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。 本课题基于matlab对心电信号做了简单的初步分析。直接采用Matlab 语言编程的静态仿真方式、对输入的原始心电信号，进行线性插值处理，并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频域的波形频谱分析，根据具体设计要求完成程序编写、调试及功能测试，得出一定的结论。 关键词： matlab 心电信号线性插值频谱分析

目录 一：课题的目的及意义 (1) 二：设计内容与步骤 (1) 1．心电信号的读取 (1) 2．对原始心电信号做线形插值 (3) 3．设计滤波器 (5) 4．对心电信号做频谱分析 (6) 三：总结 (7) 四：附录 (8) 五：参考文献 (12)

脑电信号理论资料

脑电信号： 脑电信号： ●随机性及非平稳性相当强； ●具有非线性； ●采集到的脑电信号背景噪声比较复杂，有50Hz的工频干扰。 慢波活动频率0.5-2.0Hz，额部导联记录波形峰-缝最小振幅75μV。 δ波的频率为0~3.99Hz，幅度为20~200μV。它是在睡眠、深度麻醉、缺氧或大脑有器质性病变时出现。 θ波的频率为4~7.99Hz，幅度为20~150μV。它是在困倦时，神经系统处于抑制状态时所记录的波形。 ɑ波的频率为8~13Hz，振幅为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生ɑ波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅由小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓的ɑ节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或者接受其他刺激时，ɑ波立即消失而代之以快波，这种现象称之为“ɑ波阻断”。一般认为，ɑ波是大脑皮质处于清醒安静状态时电活动的主要表现。 β波的频率>13Hz，幅度为5~20μV，是一种快波。β波的出现以大脑比较兴奋状态下为主。

各种脑电特征提取与分类的方法 （1）基于能量特征的脑电信号特征提取与分类：该方法采用带通滤波和小波包分析的方法提取Mu、Beta节律对应的脑电信号，在时域范围内，将信号幅度的平 方作为能量特征值；在频域范围内，采用AR模型功率谱估计法所得的功率谱 密度作为能量特征值。根据运动想象脑电信号特点，构造左右通道信号能量差 值的符号特性作为分类判别依据，进行分类测试。 （2）基于小波包分析的脑电信号特征提取与分类：该方法基于小波变换法和AR模型法结合线性判别准则对两类思维任务进行特征提取与分类，提出以小波系数 均值经K-L变换作为特征，用Fisher判别准则进行分类。结果表明，这种方法 可以利用少量的数据提取脑电信号的特征。 （3）快速多变量自回归模型的脑电信号的特征提取与分类：该方法利用多变量自回归（MVAR）模型参数和阶数估计，通过QR分解技术减少了多维矩阵求逆的运 算量，提高了模型估计的速度，在此基础上进行EEG信号的特征提取，分类的 正确率明显高于单变量自回归模型。 （4）基于信息约简对脑电信号特征进行提取：该方法利用不同的脑电特征分析方法，提取特征并进行分类；其次把连续的脑电信号离散化，利用脑电信号组建脑电 信号信息表，最后利用约简理论，对脑电信号进行特征约简，并利用约简特征 进行分类，验证分类准确率。该方法在保证分类准确率的情况下降低了特征的 数量。 （5）基于相位同步对脑电信号分类：该方法是将相位同步应用于运动意识想象分类，采用希尔伯变换信号处理方法计算脑电信号瞬时相位值。在合适的时间窗下， 选取C3、C4电极与中央区电极进行配对并进行锁相值计算，采用支持向量机 进行运动意识想象分类，具有较高的准确率。 （6）利用能量熵对运动脑电信号分类：该方法通过利用不同运动想象脑电信号能量熵的变换，从能量熵中提取特征，利用自定义基于统计理论分类方法进行分类。

P300脑电信号的特征提取及分类研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/ac373236.html, P300脑电信号的特征提取及分类研究 作者：马也姜光萍 来源：《山东工业技术》2017年第10期 摘要：针对P300脑电信号信噪比低，分类困难的特点，本文研究了一种基于独立分量分析和支持向量机相结合的脑电信号处理方法。首先对P300脑电信号进行叠加平均，根据ICA 算法的要求，对叠加平均的信号进行去均值及白化处理。然后使用快速定点的FastICA算法提取P300脑电信号的特征向量，最后送入支持向量机进行分类。采用国际BCI 竞赛III中的DataSetII数据进行验证，算法的最高分类正确率达90.12%。本算法原理简单，能有效提取 P300脑电信号的特征，对P300脑电信号特征提取及分类的任务提供参考方法。 关键词：P300脑电信号；特征提取；独立分量分析；支持向量机 DOI：10.16640/https://www.360docs.net/doc/ac373236.html,ki.37-1222/t.2017.10.180 0 引言 近年来随着世界人口的不断增多和老龄化加剧的现象，肌肉萎缩性侧索硬化症，瘫痪，老年痴呆症等患者的基数也相应增长，给社会及病人家属带来了沉重的负担。而近年来出现的涉及神经科学、认知科学、计算机科学、控制工程、医学等多学科、多领域的脑机接口方式应运而生[1]。脑机接口（brain computer interface，BCI）是建立一种大脑与计算机或其他装置联系的技术，该联系可以不通过通常的大脑输出通路（大脑的外周神经和肌肉组织）[2]。这种人 机交互形式可以代替语言和肢体动作，使得恢复和增强人类身体与心理机能、思维意念控制变成为可能。因此在军事目标搜索[3]、飞行模拟器控制[4]、汽车驾驶[5]、新型游戏娱乐[6]以及帮助运动或感觉机能出现问题的残障人士重新恢复信息通信功能[7]等方面均有应用并有巨大 潜能。 脑机接口系统的性能主要由脑电信号处理模块决定。脑电信号处理模块的核心由特征提取和分类识别两部分组成。常见的脑电信号特征提取方法很多，针对不同的脑电信号有不同的方法。例如时域分析方法有功率谱分析及快速傅里叶变换（FFT）等，适用于P300、N400等潜伏期与波形恒定，与刺激有严格锁时关系的诱发脑电信号；频域分析方法有自回归模型及数字滤波器等，适用于频率特征明显的运动想象脑电信号；时频域分析方法有小波变换，适用于时频特性随时间不断改变的脑电信号。上述方法实时性较好，使用较为广泛，但不能直接表达EEG各导联之间的关系。空间域特征提取方法有共空间模式法（CSP）、独立分量分析法（ICA）等，该类方法可以利用各导联脑电信号之间的空间分布及相关性信息，一般用于多通道的脑电信号特征提取。 [8-10]

基于matlab的脑电信号处理

航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 陆想想 专业领域生物医学工程 课程名称数字信号处理

二О一三年四月

摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析 0 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。因此消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。 1 实验原理和方法 1.1实验原理 1.1.1脑电信号 根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。 图1 脑电图的四种基本波形 α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴

文本分类中的特征提取和分类算法综述

文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm

2020年中国研究生数学建模竞赛C题--面向康复工程的脑电信号分析和判别模型

2020年中国研究生数学建模竞赛C 题 面向康复工程的脑电信号分析和判别模型 背景和意义 大脑是人体中高级神经活动的中枢，拥有着数以亿计的神经元，并通过相互连接来传递和处理人体信息。脑电信号按其产生的方式可分为诱发脑电信号和自发脑电信号。诱发脑电信号是通过某种外界刺激使大脑产生电位变化从而形成的脑电活动；自发脑电信号是指在没有外界特殊刺激下，大脑自发产生的脑电活动。 （1）诱发脑电信号（P300脑-机接口） 在日常生活中，人的大脑控制着感知、思维、运动及语言等功能，且以外围神经为媒介向身体各部分发出指令。因此，当外围神经受损或肌肉受损时，大脑发出指令的传输通路便会受阻，人体将无法正常完成大脑指令的输出，也就失去了与外界交流和控制的能力。研究发现，在外围神经失去作用的情况下，人的大脑依旧可以正常运行，而且其发出指令的部分信息可以通过一些路径表征出来。脑-机接口技术旨在不依赖正常的由外围神经或肌肉组织组成的输出通路的通讯系统，实现大脑与外部辅助设备之间的交流沟通。 P300事件相关电位是诱发脑电信号的一种，在小概率刺激发生后300毫秒范围左右出现的一个正向波峰（相对基线来说呈现向上趋势的波）。由于个体间的差异性，P300的发生时间也有所不同，图1表示的是在刺激发生后450毫秒左右的P300波形。P300电位作为一种内源性成分，它不受刺激物理特性影响，与知觉或认知心理活动有关，与注意、记忆、智能等加工过程密切相关。基于P300的脑-机接口优点是使用者无需通过复杂训练就可以获得较高的识别准确率，具有稳定的锁时性和高时间精度特性。 -+ 幅值（μV ） 图1 P300波形示意图