基于脑电波信号的身份识别技术_夏立文
基于Matlab的脑电波信号处理
做脑电波信号处理滴嘿嘿。。Matlab addicted Codes %FEATURE EXTRACTER function [features] = EEGfeaturetrainmod(filename,m) a = 4; b = 7; d = 12; e = 30; signals = 0; for index = 1:9; % read in the first ten EEG data because the files are numbered as ha11test01 rather than ha11test1. s = [filename '0' num2str(index) '.dat']; signal = tread_wfdb(s); if signals == 0; signals = signal; else signals = [signals signal]; end end for index = 10:1:m/2; % read in the rest of the EEG training data s = [filename num2str(index) '.dat']; signal = tread_wfdb(s); if signals == 0;
signals = signal; else signals = [signals signal]; end end %%%%% modification just for varying the training testing ratio ------ for index = 25:1:25+m/2; % read in the rest of the EEG training data s = [filename num2str(index) '.dat']; signal = tread_wfdb(s); if signals == 0; signals = signal; else signals = [signals signal]; end end %%%%%end of modification just for varying the training testing ratio----- for l = 1:m % exrating features (power of each kind of EEG wave forms) [Pxx,f]=pwelch(signals(:,l)-mean(signals(:,l)), [], [], [], 200); % relative power fdelta(l) = sum(Pxx(find(f
神念科技的脑波技术研究 (翻译稿)
NeuroSky(神念科技)的脑波技术研究 作者：KooHyoung Lee 神念科技首席技术官 生物信号的定义 生物信号是从生物体中测量到的信号，也通常被用来特指生物电信号。组织，器官或神经系统等细胞系统间存在电位差而产生电流，产生了生物电信号。 典型的生物电信号有心电，肌电，脑电及眼电信号。皮肤电阻和心律也被认为是生物电信号，尽管它们一般不直接通过电位差测量得出。 脑神经信号的定义 大脑是由脑神经元组成的，因此，脑神经信号是和大脑相关联的生物电信号。脑电图运用安置在头皮上的电极来测量脑神经元放电在头皮上产生的电位差，是用来获取脑电波信号最常见的方法。 脑电波的测量 通常情况下，脑电波是通过安置在头皮上的电压传感器采集的。大脑中有数以百亿计的神经元，每个神经元都可以产生微小的电场。大量相似的微小电信号可以被放置在头皮上的电极检测到。因此，脑电波是许多微小信号的集合。成年人的脑波信号强度范围在1微伏到100微伏之间，用硬膜电极，例如针状电极测量的硬膜下信号大约是10到20 mV. 快速傅里叶变换是用来研究脑波信号组成的常用方法。快速傅里叶变换可以把信号从时间域转换到频域，这样我们就可以观察得到脑波频率的分布。脑波的频率分布会由于精神、情绪状态及电极的位置而变化。单极和双极导联式两种常用的脑电导联方式。单极导联收集一或多个位置的脑电信号，并把它们与一个共同参考电极相比较。参考电极应放在一个不受脑波信号影响的位置。单极导联的优点是参考电极提供给每个电极以相同的基准点，让不同电极的信号能作有效的比较。其缺点是很难找到理想的参考电极放置位置，医学上常用的参考位置是耳垂。另外，单极导联容易受到心电，肌电的干扰。双极导联设置不包括一个共同参考电极。头皮上任何两点脑电信号都可以直接作比较，这一比较的过程中去除了两个信号中相同的部分，只余下不同的部分。因此双极导联的缺点是两点间的一些共同信息会丢失掉。 国际标准10-20电极系统提供了标准脑电图命名和定位方案。最初的10-20系统仅包括19个电极，后来扩展到70个标准电极。一般情况下其中的一个电极作为参考电极，位置通常在耳垂或耳朵的乳突处。
传感器与信号处理
《传感器与检测技术》试题 一、填空：（20分） 1，测量系统的静态特性指标主要有线性度、迟滞、重复性、分辨力、稳定性、温度稳定性、各种抗干扰稳定性等。（2分） 2.霍尔元件灵敏度的物理意义是表示在单位磁感应强度相单位控制电流时的霍尔电势大小。 3、光电传感器的理论基础是光电效应。通常把光线照射到物体表面后产生的光电效应分为三类。第一类是利用在光线作用下光电子逸出物体表面的外光电效应,这类元件有光电管、光电倍增管；第二类是利用在光线作用下使材料内部电阻率改变的内光电 效应，这类元件有光敏电阻；第三类是利用在光线作用下使物体内部产生一定方向电动势的光生伏特效应，这类元件有光电池、光电仪表。 4.热电偶所产生的热电势是两种导体的接触电势和单一导体的温差电势组成的，其表达式为Eab （T ，To ）=T B A T T B A 0d )(N N ln )T T (e k 0σ-σ?+-。在热电偶温度补偿中补偿导线法（即冷端延长线法）是在连接导线和热电偶之间，接入延长线，它的作用是将热电偶的参考端移至离热源较远并且环境温度较稳定的地方，以减小冷端温度变化的影响。 5.压磁式传感器的工作原理是：某些铁磁物质在外界机械力作用下，其内部产生机械压力，从而引起极化现象，这种现象称为正压电效应。相反，某些铁磁物质在外界磁场的作用下会产生机械变形，这种现象称为负压电效应。（2分） 6. 变气隙式自感传感器，当街铁移动靠近铁芯时，铁芯上的线圈电感量（①增加②减小③不变）（2分） 7. 仪表的精度等级是用仪表的（① 相对误差 ② 绝对误差 ③ 引用误差）来表示的（2分） 8. 电容传感器的输入被测量与输出被测量间的关系，除（① 变面积型 ② 变极距型 ③ 变介电常数型）外是线性的。（2分） 9. 电位器传器的（线性），假定电位器全长为Xmax, 其总电阻为Rmax ，它的滑臂间的阻值可以用Rx = （① Xmax/x Rmax,②x/Xmax Rmax ,③ Xmax/XRmax ④X/XmaxRmax ）来计算。 10、变面积式自感传感器，当衔铁移动使磁路中空气缝隙的面积增大时，铁心上线圈的电感量（①增大，②减小，③不变）。 11、在平行极板电容传感器的输入被测量与输出电容值之间的关系中，（①变面积型，②变极距型，③变介电常数型）是线性的关系。 12、在变压器式传感器中，原方和副方互感M 的大小与原方线圈的匝数成（①正比，②反比，③不成比例），与副方线圈的匝数成（①正比，②反比，③不成比例），与回路中磁阻成（①正比，②反比，③不成比例）。 13、传感器是能感受规定的被测量并按照一定规律转换成可用输出信号的器件或装置，传感器通常由直接响应于被测量的敏感元件 和产生可用信号输出的转换元件以及相应的信号调节转换电路组成。 14、热电偶所产生的热电势是由两种导体的接触电势和单一导体的温差电势组成。 15、电阻应变片式传感器按制造材料可分为① _金属_ 材料和②____半导体__体材料。它们在受到外力作用时电阻发生变化，其中①的电阻变化主要是由 _电阻应变效应 形成的，而②的电阻变化主要是由 温度效应造成的。 半导体 材料传感器的灵敏度较大。 16、在变压器式传感器中，原方和副方互感M 的大小与 绕组匝数 成正比，与 穿过线圈的磁通_成正比，与磁回路中 磁阻成反比。 17.磁电式传感器是利用导体和磁场发生相对运动而在导体两端 产生感应电势的。而霍尔式传感器为霍尔元件在磁场中有电磁效应（霍尔效应）而输出电势的。霍尔式传感器可用来测量电流，磁场，位移，压力。（6分） 18.测量系统的静态特性指标通常用输入量与输出量的对应关系来表征（5分） 简答题 1 简述热电偶的工作原理。（6分）
基于姿态与脑电波控制智能车
基于姿态与脑电波控制智能车 进程贴地址：https://www.360docs.net/doc/8012341480.html,/forum.ph ... peid%26typeid%3D626 过程的实拍：https://www.360docs.net/doc/8012341480.html,/s/1qWrXTMk 一、项目设计背景与概述 在这里不过多累赘的说明设计此项目的背景，市面上各种各样的智能小车比较多，功能也很丰富。我个人觉得不管学习什么知识和技术，动手能力是其一，其次是理论知识。在这里以智能小车作为项目的设计对象，不是为了要做出一个功能如何丰富、复杂的一个小车，而是通过这个小车平台，来把自己所学的、正在学的、想学的都装载这个小车上，并不是说要做出怎样的一款产品设计，而是通过这个设计来不断学习和应用。在此有幸能参加深圳联华集成电路有限公司推广的单片机设计大赛，也感谢官方提供的单片机样片，因此，此次的小车项目就以此为核心平台展开设计。 如标题所述，本小车平台一个突出同时也比较吸引人的是引入了脑电波，当然，这是其中的一个控制手段。此次的小车项目设计很重要的一个概念就是模块化设计，从硬件到软件，可扩展可裁剪，这样设计的目的如前面所说的，便于一步一步的学习并把学习到的东西在小车上应用实践。 二、平台框图 平台介绍小车平台带有控制器，能够协调各个模块的工作，并完成与上位机通信，小车带有nRF2401和蓝牙通信模块，通信模块可以通过不断的学习进行扩展，小车上带有各种各样的传感器，如三轴、温湿度、测距、测速、GPS等不断进行功能扩展，当然，还有最基本的小车车体和驱动模块，以及简单的机械模块，如舵机、机械臂等。小车控制中心采集传感器数据，并通过无线传输到上位机，由上位机下达各种控制命令；通过不断的学习，上位机也可以由自己来设计，如基于PC客户端的小车控制台、基于手机(IOS/Android)客户端，这些都是可以通过不断去学习来实现的，而不是局限于小车上的开发，结合各种应用平台设计也很重要。 三、具体功能介绍通信连接的说明
视频脑电图仪技术参数
视频脑电图仪技术参数 一、设备名称：视频脑电图仪 二、购置数量：1台 三、生产国别：国产一线 四、技术参数要求： 1.功能概述：具有常规脑电图、脑电地形图、视频脑电图仪、睡眠分析等功能； 直方图功能、时域地形图、频域数值分析、数值可保持Excel格式、及FFT 数值、能量值、通道内各频段百分比，提供注册证登记表证明。 2.通道配置：≧18通道配置，标准通道脑电、包含心电、呼吸等双极导联 3.传输方式：可采用无线传输功能。患者与主机之间无线连接，患者做检查记 录时可自由活动，更易放松，对无法配合的病人更方便。 4.阻抗测试：具有头皮阻抗测试功能，可通过观察软件上指示灯的颜色变化， 了解电极是否佩戴合适。 5.附件设计：电极导线为一体式插拔，操作更便捷，快速。 6.★电极脱落检测：具有电极脱落实时监测功能，在患者长程监测过程中可随 时了解脑电电极与患者接触状况，以便随时纠正接触不良的电极，提高监测质量。 7.供电方式：脑电放大盒，采用电池直流供电方式，可外接扩展充电； 8.语言要求：全中文界面 9.数据库管理：病例数据库可分类管理，并可导入、导出病例，可对病例存档、 备份； 10.导联编辑：支持单极、双极、平均、自定义任意导联模式的编辑； 11.事件标记：采集病例时支持睁闭眼、深呼吸、闪光等多种事件诱发试验。 12.定标校准：具有自定标校准功能，校准放大器信号输出。 13.测量：具有快捷测量、局部波形放大测量、比例尺测量等多种测量功能； 14.棘波分析：具备棘波分析功能，可自动识别并标记出癫痫病理波； 15.地形图分析：可对任意病例数据进行地形图分析并显示成三维地形图，可直 观的了解脑区中的异常放电状况。 16.地形图能量图谱：具备将地形图图谱转换成曲线图、百分比图、直方图、数
(完整word版)基于某脑电波地便携式睡眠高质量监测系统
基于脑电波的 便携式睡眠质量监测系统 金旭扬 导师：华东理工大学信息学院万永菁 上海中学信息学科组吴奕明
摘要 睡眠是人体重要的生理活动，睡眠质量近年来受到高度关注；本文从脑电波角度探寻睡眠监测的有效易行方法，从软硬件角度设计了便携式睡眠质量监测系统。研究分析便携式脑电采集设备采集的数据和CAP睡眠脑电数据库，用功率谱分析和BP神经网络探究了睡眠分期的有效算法。实验进行了初步的睡眠分期与质量评估，证明了便携式睡眠质量监测系统的准确性及利用脑电数据进行睡眠分期的有效性。本课题研究，提出了利用单导连脑电信号进行睡眠分期的可行性，为之后研究便携式、市场化的睡眠监测设备以及其他应用提供了重要的实验参考依据。 关键词：脑电；脑机接口；睡眠监测；睡眠分期；BP神经网络 一、引言 1.1 睡眠质量研究背景及意义 睡眠是一种重要的生理现象。从生到死，人类始终是在觉醒和睡眠中度过。人类通过高质量的睡眠，可以消除疲劳，更好地恢复精神和体力，使人在睡眠之后保持良好的觉醒状态，提高工作、学习效率。 人类用于睡眠的时间占人一生中的三分之一。然而迄今我们对这一重要的生理现象的认识还微乎其微，对睡眠进行科学的研究只有短短的几十年历史。1937年，Lomis、Harvey和Hobart注意到，睡眠不是处于一种稳定状态，而是要发生一系列非常有规律的周期性变化。 [1] 1986年，Rechtschaffen等人重新肯定了Dement和Kleitman的分期标准，并根据十年来的经验作了一些必要的修改和补充，使之更趋完善。[2] 2007年，美国睡眠医学会基于上述标准进行改进，发布了新的睡眠分期专业标准，其中规定了各个指标具体的采集标准及判定方法。[3] 1.2 脑电信号分析方法综述 随着电子技术的发展，数字处理技术逐步应用到EEG的分析中来。经典的EEG分析方法有：以分析EEG波形的几何性质，如幅度、均值、峭度等为主的时域分析方法和以分析EEG 各频率功率、相干等为主的领域方法。早在70年代初，W.C.Yeo和J.P.Smith[4]就应用Walsh谱分析离线地研究了一个处于睡眠状态的男性的三段脑电图。https://www.360docs.net/doc/8012341480.html,rsen等[5]应用Walsh顺序的Walsh函数对EEG进行展开，并定义了双值自相关函数，尔后讨论了可以按双值自相关函数来显示各种睡眠EEG的特征。 1982年，美国物理学家Hopfield提出了HNN模型，从而有力地推动了应用神经网络方法解释许多复杂生命过程的进展。自八十年代末以来，人工神经网络的应用已涉及到了脑电分析的各个方面，其中包括自发脑电的睡眠分级及睡眠EEG分析。S.Roberts和L.Tarassenko[6,7]把人工神经网络应用于睡眠EEG的自动分析。他们采用无监督学习网络对大量没有经过人工判别的数据进行自组织分类，少量的经过人工判别的标准样本则用来自组织分类结果做解释和量化，从而在网络中形成了8个聚类区。根据EEG在8个聚类区之间随时间运动的轨迹可以对一夜的睡眠状况有定性的了解。[8] 1.3 脑电监测设备介绍 目前，脑电监测设备大致有二：
关于脑电波控制飞行器的研究现状概述
关于脑电波控制飞行器的研究现状概述 【摘要】本文对新兴的脑电波控制技术在飞行器操作方面的应用作了描述，包括其概况、工作原理和过程中存在的问题，并对将来的发展概况和相关领域的关系作了分析和展望。 【关键词】脑电波控制技术无线传输飞行器 脑电波控制技术，是通过脑电波传感器探测大脑头皮电流变化和血液的流动信息，然后根据脑电波的不同特点来操控物体移动[1]。目前已应用在医疗设备、机器人以及玩具上。尤其是为残疾人开发专用的可以不用手脚来操作的轮椅、汽车、电脑、玩具等，将给他们带来极大便利。作为深入研究的脑电波控制飞行器也出现了多种形式，有平板式的、有立体式的、还有蜘蛛形式等等。但是其系统工作原理是基本一致的[2]。 1 系统工作原理 被控的飞行器上有可接受上下左右方向飞行的信号接收端口，这些端口通过无线方式接受来自控制软件发出的命令[3]。而这些命令的产生来自人的大脑想法。当控制者想让飞行器往上飞的时候，这种想法会使得大脑的活动产生一种脑电波[4]，这种脑电波通过戴在控制者头上的附有感应器的头套捕捉到，然后通过逻辑程序产生信号，这个信号通过无线发送到达飞行器上的向上飞行接收端口，启动向上飞行的执行器，然后向上飞行[5]。所以看到的是控制者利用脑电波操纵飞行器在虚拟和真实世界中改变动作控制者在测试时完全不需要移动身体，只要戴上附有感应器的头套，望着电脑屏幕，就可以凭意念，自如控制飞行器。 2 存在问题 （1）理论上在生物学领域，当控制者产生向上飞行的意念的时候，一定有一个脑电波信号会强烈地突出，逻辑编程就是要的这个信号[6]。但是实际中我们知道大脑的活动有深层的潜意识和浅层的显意识，而这些活动能够产生的脑电波是不一样的，具体差别和捕捉方式有待进一步的研究。 （2）由于人脑属于生物个体，在一定时间内，重复多次的时候，同样的意念，却产生不了相同的脑电波，也就是说相同的意念，却产生不了相同的飞行动作。这在实验中可以看到，第一次实验的时候操作着可以很轻松地快速完成所规定的动作，等到第二遍做同样的动作的时候我们看到操作者嘴唇发紫，脸色发青，但是仍然没有能使飞行器。这是因为脑力消耗大，短时间内供血不足，不能使大脑产生足够能量的脑波。 （3）由于意念的深浅不一，人的同样的意念产生不了相同的脑波。另一方面大脑的供血机制也会使得相同的意念也产生不了相同的脑波，所以实际的操作
脑电波和心灵感应揭秘(一)
脑电波与心灵感应揭秘(一) 美军400万英镑开发读心术,让士兵靠头盔了解对方想法,2017年前打造心灵感应兵团据《星期日泰晤士报》4月8日报道，美国政府和军方多年来一直在进行各种秘密实验，试图制造具有超能力的士兵。然而，如果这些“超级战士”在战场上无法顺利地与战友沟通，仍有可能被敌人击败。为解决这一难题，美国国防部狂砸400万英镑，秘密研制一种“读心头盔”，只要士兵戴上这种头盔，他们无需开口说话就可互相“阅读”彼此的脑部活动。据透露，美国国防部计划于2017年前正式组建一支“心灵感应兵团”！ 计划 原理目标 用“意念”互通讯息 据报道，美军研制“读心头盔”的秘闻是由多名内幕人士向《星期日泰晤士报》披露的。众所周知，美国政府和军方多年来一直在进行各种秘密实验，试图制造具有超能力的士兵。然而，即便各种高科技装备能让这些“超级战士”体格强壮如虎添翼，他们依然是单独的个体，而现代战争讲究的是依靠团队协同作战，如果这些“超级战士”在瞬息万变的战场上无法及时顺利地与战友沟通，仍有可能被敌人击败。 内幕人士透露，为了解决这一难题，目前美国国防部五角大楼展开了一项秘密计划该计划试图研制出一种可阅读士兵脑电波的“读心头盔”，只要士兵戴上这种头盔，他们无需开口说话就可互相“阅读”彼此的脑部活动，从而依靠“心灵感应”在战场上与战友互通讯息！如此一来，无论战争多么激烈，这些如同拥有“读心术”一般的士兵们总能在瞬间了解彼此的想法，并将自己的指令用“意念”传递给对方，从而大大地加强反应能力，提高战场生存机会！ 原理 将脑电波转换成代码 据透露，美国国防部目前已经将研制“读心头盔”的秘密任务交给了美国加州大学欧文分校的研究人员，而研究人员将对目前医学界应用于四肢麻痹患者的“脑电波传送技术”进行改良，使之能更好地运用在战场上。按照五角大楼的设想，“读心头盔”是一种内藏电极的钢盔，一旦士兵戴上它，它就会将士兵的脑电波活动记录下来并“翻译”成相应的“作战指令”传送给其他战友，从而让士兵们在战场上即使一言不发，也能提醒战友“有埋伏”或召唤无人驾驶战机。 据透露，加州大学欧文分校的研究人员正在对志愿者进行“读心头盔”试验。在试验过程中，研究人员首先让实验志愿者戴上特制帽子，帽内装有128条裹在凝胶内的电极。接着，研究员会要求志愿者在脑中想着“前方有敌人”“召来直升机”等字句，并记录下他们思考这些“作战命令”时的脑电波活动，然后再转化成相应代码发送到计算机。令人兴奋的是，
传感器与信号处理电路习题答案
第1章 传感器与检测技术基础 1.某线性位移测量仪，当被测位移由4.5mm 变到5.0mm 时，位移测量仪的输出电压由3.5V 减至 2.5V ，求该仪器的灵敏度。 解：该仪器的灵敏度为 25 .40.55.35.2-=--=S V/mm 2.某测温系统由以下四个环节组成，各自的灵敏度如下： 铂电阻温度传感器： 0.45Ω/℃ 电桥： 0.02V/Ω 放大器： 100(放大倍数) 笔式记录仪： 0.2cm/V 求：(1)测温系统的总灵敏度； (2)记录仪笔尖位移4cm 时，所对应的温度变化值。 解： （1）测温系统的总灵敏度为 18.02.010002.045.0=???=S cm/℃ （2）记录仪笔尖位移4cm 时，所对应的温度变化值为 22.2218 .04==t ℃ 6.有三台测温仪表，量程均为0~800℃，精度等级分别为2.5级、2.0级和1.5级，现要测量500℃的温度，要求相对误差不超过2.5％，选那台仪表合理? 解：2.5级时的最大绝对误差值为20℃，测量500℃时的相对误差为4％；2.0级时的最大绝对误差值为16℃，测量500℃时的相对误差为3.2％；1.5级时的最大绝对误差值为12℃，测量500℃时的相对误差为2.4％。因此，应该选用1.5级的测温仪器。 10.试分析电压输出型直流电桥的输入与输出关系。 答：如图所示，电桥各臂的电阻分别为R 1、 R 2、 R 3、R 4。U 为电桥的直流电源电压。当四臂电阻R 1=R 2=R 3=R 4=R 时，称为等臂电桥；当R 1=R 2=R ,R 3=R 4=R ’(R ≠R ’)时，称为输出对称电桥；当R 1=R 4=R ，R 2=R 3 =R ’(R ≠R ’)时，称为电源对称电桥。 D 直流电桥电路 当电桥输出端接有放大器时，由于放大器的输入阻抗很高，所以可以认为电桥的负载电阻为无穷大，这时电桥
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
脑电波与睡眠分类
脑电波与睡眠分类 人类对睡眠本质的认识，睡眠科学的飞跃发展，得益于脑电波记录技术的开发和应用。1913年HenviPieron曾发表有关睡眠问题的专著，指出睡眠是一种周期性需要的状态，当睡眠时脑并未完全休息，而以另一种方式在活动，决定睡眠—醒觉周期的是体内的一种主动过程。1935年Loomis及其同事根据脑电图发现，睡眠包含几个不同的阶段，各有其自身的脑电活动特征。1935年Aserinsky及Kleitman发现睡眠过程中周期性地出现眼球快速运动，开睡眠结构研究的先河。 人脑是体内最复杂的器官，成百亿个神经细胞相互间以复杂的神经纤维相连结。 这种连结有二种方式——电突触和化学突触。极少部分信息是通过电脉冲直接跨越相连处进行传递，这叫电突触。绝大多数信息是靠化学物质来进行传递，在平时一个神经细胞的纤维于末梢处合成并贮存着神经递质，当需要时神经细胞就产生电脉冲，顺纤维而下到达末梢神经递质释放，跨越一间隙，神经递质作用于相连接的神经细胞膜上。细胞膜上有特殊接受部位，神经递质与受体结合后会引起很复杂的电变化或化学变化，这种突触叫做化学突触。 上百亿个神经细胞之间，通过极为复杂的纤维联系，借助电突触或几十种化学突触来进行信息传递。 数目庞大的神经细胞间这些电变化，通过综合可以反映在脑的电变化上，这就是脑电波形成的基础。在头皮上粘贴片状电极，通过电信号放大系统，最终可以记录脑活动形成的微弱电流。这种电流很小，只有1伏特的百万分之一，通常用微伏来表示。 记录脑电波的仪器叫作脑电图机，将记录到的脑电变化用图纸描记下来就是脑电图，英文叫做electroencephalogram，其缩写为EEG。 清醒状态下的脑电波是一种低幅快波，每秒钟13次以上，又称β波。 清醒时闭上眼，什么事也不想，这时的脑电波与睁眼时相比稍高稍慢，每秒8～12次，这种脑电波叫。波。当脑电波中。波逐渐消失，出现一些不规则
传感器技术及传感器信号处理
传感器技术及其信号处理方法 第一章传感器概述 1.1 传感器技术基础 传感器(sensor)是一种把物理量转换成电信号的器件。可以说，传感器代表了物理世界与电气设备（如计算机）世界接口的一部分。这种接口的另一部分由把电信号转换成物理量的执行器（actuator)表示。 为什么我们这么关心这个接口？近年来，电子行业拥有了巨大的信息处理能力。其中最明显的例子是个人计算机。此外，价格低廉的微处理器的使用对汽车、微波炉、玩具等嵌入式计算产品的设计产生了重大影响。最近几年，使用微处理器进行功能控制的产品越来越多。在汽车行业，为满足污染限制要求必须利用微处理器的这种信息处理能力。而在其他行业，这种能力又带来了降低产品成本、提高产品性能的优势。 所有这些微处理器都需要输人电压以接收指令和数据、因此，随着廉价微处理器的出现，传感器在各种产品中的应用也越来越多。此外，由于传感器输出的是电信号，因而传感器也就能够按电子没备的描述方式来插述。同电子产品数据手册一样，很多传感器数据手册也都遵照某种格式撰写。然而，目前存在很多种格式，而且传感器规格说明的国际标准还没有制订，这样，传感器系统设
计师就会遇到对同一传感器性能参数存在不同的解释，这常常令人混淆。这种混淆并非由于这些术语的含义无法理解，而是在于传感器界不同的人群习惯于使用不同的术语，认识到这一点至关重要。 1.1.1 传感器数据手册 为了解决上述术语使用的差异向题，有必要首先命绍数据手册的功用，数据手册主要是一份营销文件，用来突出某一传感器的优点，強调其潜在的应用，但是有可能忽视该传感器的不足。很多情况下，传感器是设计用来满足特定用户的特定性能要求的，而数锯手册就集中了该用户最感兴趣的性能参数。这种情况下，传感器制造商和客户就有可能越来越习惯于使用某种约定的传感器性能参数定义，而这种定义却未必通用，这样，这种传感器未来的新用户必须认清这种情形以便恰当地理解这些参数。人们常常遇到不同的定义。此外，大多数传感器数据手册都缺少对特定应用有用的信息。 1.1.2 传感器性能特征定义 下面是一些较重要的传感器性能特征。 1.传递函数 传递函数表示物理输入信号与电瑜出信号之间的函数关系。通常，这种关系以输入输出信号关系图来表示，具体的关系构成了对传感器性能特点的完整描述。对需逐
基于脑电波人机交互的研究
2014-2015学年第一学期 《人机交互的软件工程方法》 课程大作业 学生姓名张坤 学号5011212408 所属学院信息工程学院 班级计算机16-4班 授课教师劳东青 塔里木大学教务处制
浅谈基于脑电波的交互技术 摘要 人机交互是指人和机器设备之间进行的信息传递与交流活动，人机交互领域的主要研究工作为如何使得人和机器设备之间具备方便快捷的交流方式。随着现代科技的发展，人机交互技术的研究越来越受到人们的重视。许多新型的设计思想不断地被提出和实现，其中，不依赖人体四肢等常规方式对外界设备进行控制的脑机接口技术对未来社会生活和生产活动具有重要的研究意义，相关应用前景十分广阔。本文设计并实现了基于脑电α波节律阻断现象控制外部设备的人机交互控制系统。 关键词:人机交互；脑机接口；α波
目录 绪论 (1) 1、神奇的电信号——脑电波 (1) 1.1脑电波的作用 (1) 1.2实例举例 (2) 1.3人机交互接口 (3) 1.4人机交互的成果 (3) 1.5内容概述 (5) 2、基于脑电a波的HCI系统 (7) 2.1脑电a波的概述及其在HCI系统中的应用 (7) 2.1.1 α波信号 (8) 2.1.2 α波信号的应用 (9) 2.2系统的框架和原理 (9) 3、脑电α波的提取 (10) 3.1硬件系统的设计 (11) 3.3输入端电极 (12) 3.4α脑电波提取实例 (14) 3.4.1α波提取 (14) 3.4.2α波去噪 (16) 4、人机交互脑电波的未来 (17) 参考文献 (18)
绪论 随着科技的不断进步，人们日常生活和生产活动越来越依赖各种先进复杂的机器设备。如何高效便捷地使用各种机器设备对于提高生产力显得尤为重要。其中，人机交互技术作为一种新型的设备控制技术在己经越来越得到广泛运用。从普通的个人计算机到大型机器设备，人机交互技术使得机器设备的使用效率得到提高。同时，人对设备的操作能力也在得到不断的扩展，很多人体行为特征可以通过人机交互技术扩展为信息输出通道，给用户带来极大的便利，人机交互技术的发展极大地提高了和改变了社会生产方式。 1、神奇的电信号——脑电波 自古以来，人类梦寐以求洞察自身机能，自主调节机体内部功能。人类发现，要通过人体自身的心理活动控制相关的生理过程，必须能取得体内机能活动的准确信息，而且要有具备改变有关信息的心理指导。 有四种脑电波，四种基本脑波是：δ波（DELTA/δ wave），θ波（THETA/θ wave），α波（ALPHA/α wave）和β波（BETA/β wave）。这四种脑波构成脑电图（EEG）。脑电图是脑内电波的显示，但脑内电波的电压很小，只有百万分之几伏特。 阿尔法脑波的振荡平均为10次/秒。在脑波中阿尔法脑波是第一个被发现的。1908年奥地利医学家汉斯·伯格博士第一个提出发现，并称之为阿尔法波（ALPHA），因为在希腊字母的排序中ALPHA排在第一个，与英文字母A相同。 近百年来，无数的科学家花费了大量的时间用于研究阿尔法脑波，因此关于阿尔法脑波的基础研究的知识和结论积累丰富。 1.1脑电波的作用 通过生物反馈可以实现机体自我认识与自主调整，把控制焦点从依赖外界环境转移到内部自觉掌握。可成功地对体内某一系统、器官、神经组织，甚至单个细胞实现自主控制，以充分开发身体，高效运行体内机能。当代三分之二以上的人类疾病均可归根到生活过度紧张，思想忧虑引起。用生物反馈技术训练松驰身心，调节神经系统，解忧消愁，可以防治许多疾病，提高自身的免疫功能。 神经心理学研究证实，人体脑电波中8～12赫频率的α波段是成年人在安静、觉醒
传感技术与信号处理
浙江工业大学之江学院010/011 学年 第二学期《传感技术与信号处理》期终试卷 （考试类型：闭卷） 班级姓名学号 一、填空( 每空1.5分共45分) 1．通常把频谱中作为信号的频宽，称为1/10法则；对于有跃变的信号，取作为频宽。 2.测试装置的灵敏度愈高，测量范围往往愈________，稳定性愈______。 3.若要信号在传输过程中不失真，测试系统的输出和输入的幅频特性必须满足（表达式）__________________，相频频特性必须满足（表达式）__________________。 4.为了消除应变片的温度误差，可采用的温度补偿措施包括：、、 和。 5. 电感式传感器按工作原理可分为_______________、________________和电涡流式三种。 6.为了提高极距变化式电容传感器的灵敏度，应_______初始间隙。但初始间隙过_______时，一方面使测量范围_______，另一方面容易使_______击穿。 7.压电式传感器测量电路的前置放大器有_________________和_________________两种，_________________作为前置放大器时压电式传感器输出信号与测量导线的距离无关。 8. 光电耦合器是由一个和一个共同封装在一个外壳内组成的复合型转换元件，又称为。 9.光栅传感器中莫尔条纹的一个重要特性是具有位移放大作用。如果两个光栅距相等，即W=0.02mm，其夹角θ=0.1°，则莫尔条纹的宽度B=_____________莫尔条纹的放大倍数K=_____________。 10.热电偶产生热电势必须具备的基本条件是 ____________、____________。 11.霍尔式传感器为______ _______在磁场中有电磁效应（霍尔效应）而输出电势的。霍尔式元件的电路符号图为：_________________。 14.热电动势由两部分电动势组成，一部分是两种导体的________电动势，另一部分是单一导体的______电动势。
基于matlab的脑电信号处理
南京航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 姓名陆想想 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“α波阻断”。一
不同心理状态下脑电波信号的非线性分析
不同心理状态下脑电波信号的非线性分析 引言： 背景：EEG信号是一种携带着大脑状态信息的典型信号。脑电波的波形中可能携带有关于大脑状态的有用信息。但是，我们现有的检测设备不能直接的检测脑电波信号中蕴含的微小细节。此外，由于生物信号有着极强的主观性，那些症状在时间范围内是随机出现的。因此，使用计算机采集并分析得到的脑电波信号在诊断学中有很大的作用。这篇论文主要讨论音乐和刺激反射对于脑电波信号的作用。 实验方法：在实验过程中，我们从脑电波信号中提取出关联维数、最大Lyapunov 指数、Hurst指数和近似熵等非线性参数例。 实验结果：从我们实验中获得的结果表明，脑电波信号在大于85%的置信区间上会由于受到外界刺激的作用而比正常状态下的脑电波信号显现出更低的复杂度。 实验结论：我们发现相对于正常状态下测量的结果，在声音或者反射刺激下的测量结果要明显低。这个变化的尺度会随着认知行为的程度增强而提升。这表明当人受到声音或反射刺激时，大脑中并行活动会减轻，这意味着大脑会处于一种更放松的状态。背景： 通过脑电波来检测到的大脑的电现象表现出很复杂的非线性的动态特性。这种行为表现在不同复杂度的脑电波图上。考虑到这一点，使用非线性的动力学理论可能比传统的线性方法更能很好的展现脑电图的内在本质特征。对于非线性动力学的研究和描述有助于理解脑电波信号的动态特性以及大脑的一些潜在活动并探明它们的生理意义。在研究应用非线性动态理论去分析生理信号的文献中我们可以看到，非线性的分析方法被用于心脏速率、神经活动、肾血流量、动脉压以及脑电图和呼吸信号的分析。 生物时间序列分析由于其体现出典型的复杂动态特性而在非线性分析领域中一直倍受认可。这些方法的特点是可以检测到一些生理现象中隐藏的重要动态参数。非线性动态技术基于混沌理论，现在混沌理论已经被应用到许多领域，包括医学和生物学领域。目前混沌理论已经用于检测一些心律失常的情况，例如心室颤动。现在人们已经致力于检测一些生理学信号的非线性参数，因为这些参数已经被证明是非常有价值的病理学参数。 许多研究者，例如Duke等人，已经证明了复杂的动态演化会产生混沌状态。在过去的三十年中，研究观察已经指出，实际上混沌系统在大自然中是很常见的。Boccalettiet已经给出了这些系统的一些细节。在神经系统的理论模型中，重点被集中在稳定的或循环的行为上。可能混沌行为在神经水平是造成精神分裂症、失眠、癫痫等疾病的原因。在过去大量的工作被用于理解大脑的复杂性通过数学、物理学、工程学、化学以及生理学的协作。在过去，人们一直对描述神经过程和大脑信号很感兴趣，尤其是脑电波信号，这一点从本文中针对非线性动态分析以及混沌理论的介绍可以看出。非线性动态分析理论为理解脑电波信号打开了一个新的窗口。脑电波模型由Freeman等人在研究新皮层动态时以及Wright等人研究混沌动力学时提出，这是为了迎合神经生物学的研究需要。在分析脑电波数据时，最近的文献中使用了不同种类的参数，例如关联维数、最大Lyapunov指数和近似熵。Naoto等人则在研究人类在闭眼走路和不同睡眠阶段的呼吸动作的近似熵。 在本文中，我们记录了不同状态下的脑电信号，例如：（1）正常静息状态下的受试者；（2）聆听古典音乐的受试者；（3）聆听摇滚乐的受试者以及（4）给予足部刺激的受试者。我们通过对非线性参数如关联维数、近似熵、最大Lyapunov
传感器的发展历史
传感器的定义 信息处理技术取得的进展以及微处理器和计算机技术的高速发展，都需要在传感器的开发方面有相应的进展。微处理器现在已经在测量和控制系统中得到了广泛的应用。随着这些系统能力的增强，作为信息采集系统的前端单元，传感器的作用越来越重要。传感器已成为自动化系统和机器人技术中的关键部件，作为系统中的一个结构组成，其重要性变得越来越明显。 最广义地来说，传感器是一种能把物理量或化学量转变成便于利用的电信号的器件。国际电工委员会(IEC:International Electrotechnical Committee)的定义为：“传感器是测量系统中的一种前置部件，它将输入变量转换成可供测量的信号”。按照Gopel等的说法是：“传感器是包括承载体和电路连接的敏感元件”，而“传感器系统则是组合有某种信息处理(模拟或数字)能力的传感器”。传感器是传感器系统的一个组成部分，它是被测量信号输入的第一道关口。 传感器系统的原则框图示于图1-1，进入传感器的信号幅度是很小的，而且混杂有干扰信号和噪声。为了方便随后
的处理过程，首先要将信号整形成具有最佳特性的波形，有时还需要将信号线性化，该工作是由放大器、滤波器以及其他一些模拟电路完成的。在某些情况下，这些电路的一部分是和传感器部件直接相邻的。成形后的信号随后转换成数字信号，并输入到微处理器。 德国和俄罗斯学者认为传感器应是由二部分组成的，即直接感知被测量信号的敏感元件部分和初始处理信号的电路部分。按这种理解，传感器还包含了信号成形器的电路部分。 传感器系统的性能主要取决于传感器，传感器把某种形式的能量转换成另一种形式的能量。有两类传感器：有源的和无源的。有源传感器能将一种能量形式直接转变成另一种，不需要外接的能源或激励源(参阅图1-2(a))。 有源(a)和无源(b)传感器的信号流程 无源传感器不能直接转换能量形式，但它能控制从另一输入端输入的能量或激励能 传感器承担将某个对象或过程的特定特性转换成数量的工作。其“对象”可以是固体、液体或气体，而它们的状态可以
基于脑电波的注意力训练研究
交流 Experience Exchange D I G I T C W经验 272DIGITCW2019.04基于脑电波的注意力训练研究 张 政，张 瑞，聂民坤，班 岚 （北京科技大学天津学院，天津 301830） 摘要：注意力不集中将会直接降低学生的学习效率，以致其无法获得理想的学习成绩。以往教学过程中，教师了解学生注意情况仅通过表情、学习姿势等信号。随着穿戴设备的快速发展，人们为了更好的监测脑电信号，开始使用脑电生物反馈技术，并综合使用多种注意力训练方法，使学生集中注意力学习。本文分析了脑电波的特征，针对性的指出了脑电波注意力训练系统的设计方法，以期有效为提高学生的注意力提供更多的参考依据。 关键词：脑电波；注意力；训练 doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.04.226 中图分类号：TN911.7；R338 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）04-0272-01 1 脑电波的特征 人的大脑由多种神经元组成，这些神经元之间产生的信号便是脑电波，且神经元之间的联系可以促使人类产生思维活动。大脑神经元在接受来自其他神经元信号到一定阈值时，脑电波便会产生。在检测脑电波信号时，人们主要在头皮上放置电极，完成电波信号的采集，之后在利用专业的设备做好脑电波信号的收集与处理工作。大脑产生的生物电信号便属于脑电波，且人体不同的思维活动会产生不同类型的脑电波信号，频率各不相同。同时，不同情绪与心理状态下的人，其脑电波也不相同，并随情绪改变。其中Delta波在人感到困乏时比较活跃，这也是青少年脑波的主要成分；Alpha波在人处于安静思考状态时比较明显，主要反映人不受外界刺激时的脑波状态；Beta波在人情绪激动以及精神亢奋的状态下比较明显；Gamma波反映了人的深层次思考，比如印象以及记忆等。 2 脑电信号采集方法 生理传感器可以采集脑电信号，之后经过降噪等处理后可以得到分析处理的信号。在收集脑电信号方面，当前使用最为广泛的则是系统标准电极放置法，其需要在人脑特定的位置放置电极。单极导联法与双极导联法均属于脑电图机的导联方式，其中单极导联法主要在人的头皮位置放置活动的电极，在耳垂上放置无关电极。双极导联法主要在头皮上放置两个活动的电极，期间不使用无关电极，从而可以采集两个电极信号之间的差值，减少干扰因素的影响。 3 脑电波注意力训练系统的设计 3.1 系统框架 脑电波注意力系统具备较多的信息量，包括信息获取、信息传输以及信息储存等过程，在设计系统时应构建动态变化且可扩展、可伸缩的逻辑架构。感知层、传输层、数据层以及应用层等均属于脑电波注意力系统的组成部分，学生佩戴的脑电传感设备以及体温传感设备等均属于感知层，可以获得有效信息。学校内部的蓝牙以及无线网均属于网络层，可以用于服务器中传输信息。数据库管理系统以及支撑平台等均属于数据层，可以有效储存与处理相关信息，以供用户进行调用与查阅。应用层可以开发多种应用系统，在可视化数据信息的同时为用户展示生理信息的反馈界面。用户登录模块、蓝牙通信模块、脑电注意力数据处理模块以及脑电集中放松度绘制等均属于本系统的主要功能。在进行脑电反馈注意力训练过程中包括两方面的主要信息，一是记录的历史数据，并将其存储于数据库中，在分析数据时无需使用任何连接设备。二是注意力训练系统，包括手机与桌面应用程序。 3.2 开发环境 一是软件环境，本系统利用C语言进行开发，并通过Socket 网络编程将数据存储于相关的数据库服务器中，通过蓝牙设备连接脑电设备与计算机。C语言属于更为简洁的语言程序，可以有效实现应用程序的开发工作，属于可以应用于桌面应用程序中的高级编程语言，且其可以被移植预其他版本的操作平台上，本次系统设计中使用的C语言开发系统具备一定的实用性，且可以使用Net平台的各个代码库。SQLSERVER数据库具备强大的应用功能，具备一定的易用性与保密性，被广泛应用中各行各业中，随着版本的不断更新，其安全与防渗透性能会愈加完善。输入用户指令后，系统会开始正常收集管理相关数据信息，开始相关工作，且其在客户端、数据存储以及数据传输期间提供了可靠保障。 3.3 硬件环境 系统设计主要采用BrainLink设备，其被放置于人脑的头皮上，对人体不存在较大影响。采集信号过程中，人体脑前额应与采集脑电的支臂进行接触，工作人员将参考电极夹于耳垂处，从而有效采集相关的脑电信号。不同于其他采集设备，BrainLink 设备只需要手机APP或者一台电脑便可以完成信号的收集，操作简单，且可以测量多种脑电波数据信息。同时，设备中的ThinkGear芯片可以完成心跳、呼吸以及肌肉等各种噪声的有效过滤，并完成多方的比较研究。Brainlink设备属于可穿戴产品，只需要一个节点便可以通过接口获得外界输出的参数信息与脑波信号，不需要使用额外的导电膏等材料。数据分析时应采用eSense}算法，并将信息的处理结果反馈至使用者，其中Attention eSense代表着测试者的注意力集中程度与做事情的感兴趣程度；Medition eSense代表了测试者的思维放松程度。本次系统设计中主要研究集中度参数，其范围在0至100内，当0至20时，则代表佩戴者注意力不集中，处于心烦的状态；当数值为20至40时，佩戴者的注意力轻度不集中，存在少许分心；当数值在40至60时，佩戴者处于一般集中状态；当数值在60至80时，佩戴者注意力很集中；当数值在80至100时，佩戴者注意力保持高度集中状态。 4 结束语 随着新课改的实行，对学生的综合素质水平提出了更高的要求，以往教育中教师仅通过学生的面部表情估计其学习情况，无法实时了解学生的注意力情况，降低了教学效果。随着教育信息技术的快速发展，穿戴设备也取得了较大进步，可以促进学生高效学习，使其更快适应这个快速发展的社会。本文针对此，对当前的脑电波注意力训练系统进行了深度分析，确保教师可以通过学生的注意力情况采取针对性的训练措施，有效提升其学习成绩。参考文献 [1] 李雪飞，许朝进. 脑电生物反馈对正常小学生注意力的影响[J].软件导刊（教 育技术），2015（04）. [2] 龚志武，吴迪，陈阳键，苏宏，黄淑敏，陈木朝，吴杰锋，焦建利.新媒体 联盟2015地平线报告高等教育版[J].NMC地平线项目，现代远程教育研究，2015（02）. [3] 王慧娟，袁全波，艾菁.一种基于BCI技术的智能设备控制方法[J].北华航 天工业学院学报，2015（01）.