脑电波信号采集及传输电路
脑电波信号处理技术在医学中的应用
脑电波信号处理技术在医学中的应用第一章引言脑电波信号处理技术是指对脑电波（Electroencephalogram, EEG）信号进行采集、处理和分析的一种技术手段。
脑电波信号在医学领域具有重要的应用价值，可以帮助医生诊断和治疗多种与大脑功能有关的疾病。
本文将介绍脑电波信号处理技术在医学中的应用情况。
第二章脑电波信号的采集脑电波信号的采集是脑电波信号处理技术的基础。
通常使用电极阵列将电信号捕捉到头皮上，将脑电波信号转化为电压信号进行采集。
常用的电极阵列有十二导联心电图(12-lead ECG)系统和多通道脑电图。
脑电波信号采集是一项精密的工作，需要确保电极正确放置和稳定的接触，以获得准确的信号。
第三章脑电波信号的处理脑电波信号处理是脑电波信号处理技术的核心环节。
该过程涉及信号预处理、特征提取和信号分类等步骤。
信号预处理包括滤波、去噪和降采样等操作，以消除采集过程中的噪音和干扰。
特征提取是提取脑电波信号中的有用信息，常用的特征包括时间域特征和频域特征。
信号分类可以采用机器学习算法，根据特征进行分类和识别。
第四章脑电波信号处理技术在癫痫疾病中的应用癫痫是一种常见的神经系统疾病，脑电波信号处理技术在癫痫的诊断和治疗中起到了重要的作用。
通过分析脑电波信号，可以检测和定位癫痫发作的异常电活动。
此外，脑电波信号处理技术还可以帮助医生评估癫痫疾病的严重程度和预测癫痫发作的可能性，为制定个体化的治疗方案提供依据。
第五章脑电波信号处理技术在脑机接口中的应用脑机接口是一种直接连接大脑和外部设备的技术，可以实现大脑对外界物体和系统的控制。
脑电波信号处理技术在脑机接口中发挥着重要作用。
通过分析脑电波信号，可以实现对人脑的认知和运动功能的实时监测和控制。
这种技术广泛应用于康复医学领域，帮助患有脑损伤和运动障碍的患者恢复功能。
第六章脑电波信号处理技术在睡眠障碍中的应用睡眠障碍是一种常见的健康问题，影响人们的睡眠质量和生活质量。
脑电波及其采集方法
数字信号处理论文题目：脑电波及其采集方法学院：信息科学与技术学院专业：电子信息科学与技术姓名：彭娟学号：03292014年11月4日脑电波及其采集方法彭娟成都理工大学，成都，610059摘要：脑电图（electroencephalogram, EEG）是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动，它包含了大量的生理与病理信息，是神经系统机能检查方法之一。
脑电图反映了大脑组织的电活动及大脑的各种功能状态，其基本特征包括振幅、周期、相位等。
工频干扰是脑电信号的主要干扰，传统的50hz工频干扰虽然有一定的作用，但存在耗费高和通用性差等缺点，50hz 陷波器可以解决这个问题。
关键词：脑电波；脑电信号分类；50Hz陷波器中图分类号：Brain waves and its acquisition methodPeng JuanChengdu university of technology,Chengdu,610059Abstract: EEG (electroencephalogram, EEG) was recorded by electrode group of spontaneity, rhythmic electrical activity of brain cells, it contains a large number of physiological and pathological information, is one of the nervous system function test method. Electroencephalogram (eeg) to reflect the electrical activity of brain tissue and the functions of brain state, its basic features include amplitude, phase and cycle, etc. Power frequency interference is the main point of brain electric signal interference, traditional 50 hz power frequency interference, although have certain effect, but the high cost and poor generality, 50 hz trap can solve this problem.Key words: Brain waves. Eeg classification; 50 hz trap脑电波介绍脑电图（electroencephalogram, EEG）是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动，它包含了大量的生理与病理信息，是神经系统机能检查方法之一。
脑电信号提取与处理电路设计(打印版)
本科生毕业论文（设计）中文题目脑电信号提取与处理电路设计英文题目EEG extraction and the design of processing circuit学生姓名刘明亮班级信息12班学号******** 学院通信工程学院专业信息工程指导教师陈万忠职称教授吉林大学学士学位论文（设计）承诺书本人郑重承诺：所呈交的学士学位毕业论文（设计），是本人在指导教师的指导下，独立进行实验、设计、调研等工作基础上取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的作品成果。
对本人实验或设计中做出重要贡献的个人或集体，均已在文中以明确的方式注明。
本人完全意识到本承诺书的法律结果由本人承担。
学士学位论文（设计）作者签名：年月日摘要摘要大脑作为人体最为神秘而强大的一个器官，我们能够测到的脑电信号（EEG）是由神经细胞活动产生的头皮表面电位变化，这种变化形成的生物电信号能够在一定程度上反映大脑的情况。
在头部额头部位或者发根处能够获得的脑电信号幅度很小,而且生物电信号的测量会受到周围电磁因素的影响，如空间中的50 Hz工频噪声，高频电子设备散发的电磁信号，以及测量电极的极化电压都能对脑电信号造成较大的影响。
所以，可以说脑电信号提取的核心问题便是怎样有效地将淹没在噪声干扰中的脑电信号剥离出来。
因此，本文做了如下的主要工作：1.设计了EEG信号提取过程中所需用到的前置放大电路，放大电路以差动放大电路为原型进行改进具有高输入阻抗的特点，能够有效去除同源干扰，主要用于对脑电信号进行放大处理。
2.考虑到脑电信号本身的低频低幅度特性并且极易受到外界干扰的情况，在经过前置放大电路对信号进行基本放大之后，为了避免噪声信号也被放大，再以多级放大电路并滤波的方式对信号进行处理，设计了高、低通滤波器及工频陷波器，不但能够放大主要信号并滤除高、低、工频噪声，还保证了信号的有效性。
3.在电路仿真部分，本文将局部电路和整体电路都分别在Multisim12软件上进行仿真实验，Multisim12上有丰富的虚拟电子设计所需的仪表和工具，使电路能够方便地改进和检测，仿真软件的应用大大方便了电路设计以及元器件选型试验，提高了设计效率。
脑电信号的采集与分析
脑电信号的采集与分析生物医学工程学是一门研究生理学、生物医学信号处理等方面的综合学科，其中比较重要的一个方向就是脑电信号的采集和分析。
脑电信号是指人体大脑活动过程中所产生的一种微弱电流信号，它能够反映人类的智力、感情、认知等各种心理状态。
脑电信号的采集和分析在生物医学研究、神经科学、认知心理学等领域具有广泛的应用价值。
一、脑电信号的采集脑电信号的采集是对人类大脑活动的观察和研究。
在采集脑电信号时，我们需要用到脑电图（electroencephalogram, EEG）。
脑电图是通过贴在头部的电极，记录头皮上产生的电位变化，进而反映脑神经元的活动情况。
脑电图采集系统的核心在于电极。
通常情况下，我们需要在患者的头皮上贴上几十个电极。
脑电信号的采集需要遵循一定的流程，即准备工作、电极张力测试、脑电信号采集等步骤。
在准备工作阶段，我们需要为患者清洁头发，以免头皮和头发之间的导电性降低；而在电极张力测试阶段，我们则需要检查电极是否正确贴在患者的头部上，以及确认电极张力是否够紧等。
当我们完成了这些准备工作之后，就可以开始采集脑电信号了。
二、脑电信号的分析采集到的脑电信号需要进行信号处理和数据分析，分析脑电信号的目的是为了了解脑部神经活动的变化情况。
传统上，脑电信号分析主要采用频域分析、时域分析、小波分析等方法，但是这些方法不能够准确地反映出脑神经元的复杂活动，因此需要更加先进的信号处理技术。
近年来，深度学习技术在脑电信号的处理方面发挥了很大的作用。
深度学习模型能够处理大规模数据，并且能够从数据中自动发现脑神经元的活动模式。
例如，我们可以采用深度卷积神经网络（deep convolutional neural network, CNN）来提取采集到的脑电信号的空间和时域特征。
同时，对于特定的任务，例如控制假肢、识别情感等，分类器的设计和训练也很重要。
深度学习算法中的循环神经网络（recurrent neural network, RNN）和长短时记忆网络（long short-term memory, LSTM）在这方面有很好的效果。
脑电信号采集中工频陷波电路的设计
收稿日期:2009-08-10脑电信号采集中工频陷波电路的设计史志怀,万遂人(东南大学 生物科学与医学工程学院,江苏南京210096)〔中图分类号〕TP3 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1002-2376(2009)11-0012-02 〔摘 要〕本文设计了一种实用的工频陷波电路,陷波深度实测可达-32dB ,中心频率点、Q 值调整方便,频率选择性好。
本文对其幅频特性进行了仿真,并在实际电路中对幅频特性进行了测量。
〔关键词〕工频干扰;陷波器;幅频特性0 引言脑电信号属于低频微弱信号,其幅值范围在10μV ～100μV 之间,频率范围在015H z ～100H z 之间。
在数字化脑电图仪中,把脑电信号放大到适宜采集的幅度通常要放大10000倍左右。
然而人体处在一个复杂的电磁环境中,工频50H z 及其谐波辐射到人体产生的电压能达到1V ,虽然通过提高前置放大电路的共模抑比能抑制共模信号,然而还会有相当高的50H z 干扰以差模形式进入到电路中,其幅值最高能达到几毫伏,远大于有用的脑电信号幅值。
因此在放大电路中对50H z 干扰进行抑制就成为一个重要的课题,否则输入信号放大10000倍后,由于50H z 干扰的存在,信号就会在放大器中饱和,造成信号失真。
1 50H z 限波电路如图1所示的50H z 限波电路由两部分组成,第一部是由U1A 及R1、R2、R3、C1、C2组成的多重反馈有源带通滤波器;第二部分是由U1B 及R4、R5、R6组成的加法电路。
图1 50H z 限波电路将多重反馈有源带通滤波器的中心频率点调整为50H z ,信号经过多重反馈有源带通滤波器时,只有50H z 信号能通过,并且相位反向,反向后的50H z 信号在加法电路中与原始信号相加,原始信号中的50H z 信号被抵消,其他频率成分通过,从而达到消除50H z 工频干扰的目的。
该电路巧妙的利用了多重反馈有源带通滤波器良好的频率选择特性和信号通过后相位反向的特性,实现了50H z 信号的限波。
基于ADS1298与WiFi的脑电信号采集与传输系统设计
基于ADS1298与WiFi的脑电信号采集与传输系统设计作者：谢宏董洋洋姚楠颜林来源：《现代电子技术》2013年第06期摘要：为了实现对人体脑电信号的实时采集，设计了一种基于ADS1298与WiFi的无线脑电信号采集与传输系统。
该系统主要由ADS1298信号采集模块、MSP430主控制模块、GS1011处理发送模块3部分组成。
ADS1298对脑电信号进行24位高精度的模/数转换，并通过SPI发送给MSP430进行分析处理，最后发送至GS1011进行打包，并由WiFi发送给远方的控制台。
在提高脑电信号采集精度的同时，又运用成熟的WiFi无线传输技术，提高了传输速率和传输距离。
该系统还具有体积小、便携、超低功耗等特点。
关键词：脑电信号；信号采集；无线传输； WiFi中图分类号： TN911⁃33 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）06⁃0150⁃040 引言脑电信号（EEG）是由脑神经活动产生的一种电活动，含有丰富的大脑活动信息，广泛应用于人的医学病理诊断，尤其近年来在疲劳驾驶实时检测[1]、脑机接口（BCI）等领域的研究引起了越来越多的国内外学者的关注。
目前商用的脑电信号采集设备虽然功能丰富，但是体积和功耗等一般比较大，而且数据传输大多采用有线方式[2]，不便用于采集条件和环境经常变化的场合。
因此，便携式无线脑电采集与传输系统成为一种研究热点。
由于脑电信号非常微弱，而且多通道的脑电波形数据量一般比较大，因此要求便携式无线脑电信号采集与传输系统既要有很高的信号分辨灵敏度，又要有较高的数据传输速度，而且功耗高低也是制约其应用的重要指标。
目前提高脑电信号分辨灵敏度的技术方案主要有2种：采用精密放大滤波电路提高信号增益并抑制外界干扰，如文献[3]中采用三级放大电路、低通滤波器、高通滤波器和50 Hz 双T工频滤波器对脑电信号进行预处理，但是系统的功耗与体积均较大；采用高分辨率A/D 转换器，以降低对预处理电路的要求，如文献[4]中采用高精度的ADS1258转换器对脑电信号进行模/数转换。
脑电信号采集系统的实现
屏
蔽
R
R1
Rf1
盒
Vi RW Vo
R2
Rf2
高阻差分电路
2.祛除 50Hz 工频信号的带阻滤波器： 中 心 频 率 为 ω 0=2 π *50Hz, 带 宽 Δ ω 为 2 π *2Hz, 取 C=1 μ F, 则
1+1.3614p+1.3827p2
0.224097735*p* As1
0.169740406*p* As2
p=s/ω0
A(p)==---------------------------* ----------------------------- ==========Î
1+0.224097735*p+1.320237998p2 1+ 0.169740406*p+0.75743919p2 ω0=2π*10Hz
Q1=Q2=5.127299032 ω01=ω0/(1.320237998)1/2=8.703098342*2π ω02=ω0/(0.75743919)1/2=11.490161*2π
由|A(jω0)|=10，令|A1(jω0)|=101/2 ,|A2(jω0)|=101/2 G1=|As1|=5.515497054, G2=|As2|=5.51497076
R2
R3
R5
R7 R4
Vi Vo
R1
R4
R6
祛除 50Hz 工频信号的带阻滤波器
R4
R4 R3
脑电波信号分析方法及其在脑功能研究中的应用
脑电波信号分析方法及其在脑功能研究中的应用脑电波信号分析方法是一种用于研究人类大脑功能活动的重要工具。
它能够捕捉到脑部神经元的电活动，并通过分析这些电信号的特征来了解脑的功能与疾病。
在过去的几十年里，脑电波信号分析方法已经取得了许多重要的进展，并在神经科学研究和临床实践中发挥了重要的作用。
脑电波信号分析方法主要包括数据采集、数据预处理、信号特征提取和信号分类等几个步骤。
首先，通过将电极阵列放置在头皮表面，可以获取到大脑区域的电活动。
这些电活动信号被记录下来，并传输到计算机中进行后续处理。
然后，数据预处理来消除来自酒精、眼球运动和肌肉活动等干扰信号。
接下来，通过信号特征提取，可以从原始信号中提取出与特定脑功能相关的特征。
最后，通过信号分类方法，可以将脑电波信号分为不同的类别，以研究脑的特定功能。
脑电波信号分析方法的应用非常广泛，可以帮助研究者深入了解脑部的功能与疾病。
首先，它可以用于研究脑的感觉、认知、运动和情绪等不同功能的变化。
通过分析不同频段的脑电波信号，研究者可以了解到特定区域的活跃程度和信息传递。
例如，alpha波和beta波与认知任务和注意力密切相关，研究者可以通过分析这些波形的变化来研究认知功能的改变。
其次，脑电波信号分析方法可以用于研究脑的疾病和异常。
例如，癫痫是一种脑电异常活动引起的疾病，通过分析脑电波信号，可以帮助医生更好地诊断和治疗癫痫。
此外，脑电波信号分析方法还可以用于研究神经退行性疾病，如阿尔茨海默病和帕金森病。
通过分析不同频段的脑电波信号，可以发现与这些疾病相关的特征，为早期诊断和治疗提供重要线索。
除了疾病研究，脑电波信号分析方法还可以应用于脑机接口技术。
脑机接口是一种直接将大脑和外部设备连接起来的技术，通过分析脑电波信号，可以实现人脑与计算机之间的交互。
脑机接口技术在康复医学和辅助生活方面有巨大的潜力。
例如，通过分析脑电波信号，可以将残疾人的意识和动作转化为计算机指令，实现人机交互，帮助残疾人恢复肢体功能和独立生活能力。
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关键词：脑电波，嵌入式系统，信号采集，无线传输，CPLD
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脑电波信号采集及传输电路
THE ACQUISITION AND TRANSMISSION CIRCUIT FOR EEG SIGNAL
ABSTRACT
With the continuous development of industries and the economy, the total number of vehicles all over the world are increasing constantly, which brings a major concern for all countries — the traffic safety. Of all the major causes of traffic accidents, fatigue driving is one of the most prominent. Therefore, the studies of fatigue driving have become an important topic of some related subjects, such as neural science, cognitive science, artificial intelligence, intelligent sensing and sensor, and so on. It not only has a very high theoretical value, but also has important practical significance. Most importantly, it is an urgent task to remedy those drivers who are driving their cars in the state of fatigue, which is a threat to passengers' lives. Also, because of cable transmission, its application is often subject to environment constraints. The common practice to judge the degree of fatigue of the driver is to test his alertness. Compared with other physiological signals, for example the frequency of wink, skin impedance, body temperature and blood pressure, electroencephalogram (EEG) signals reflect the activities of the brain more directly, and have a higher time resolution; therefore, the EEG is currently the most objective physiological indicator in the study of alertness. Although a large number of research institutions are dedicated to related researches, the traditional EEG signal collecting apparatus are wet electrode based wireline equipments. The complicated operation process sets barriers for the wide application. In recent years, with the advancement of micro-electrode technology, there appears a new type of EEG acquisition equipment based on wireless and dry electrode. This approach is not only more efficient, but also can acquire the EEG signal more effectively than the EEG signal acquisition equipment that based on wet electrode. Besides, the new device adopts the wireless transmission mode, which helps the EEG signal acquisition go beyond limitations of the environment, leading the application of the EEG signal to go out of lab, and to be more close to the general users. The project of the Shanghai Committee on Science and Technology — the wireless wearable dry electrode EEG cap and observation system for driver’s alertness — requires a kind of portable wireless wearable dry electrode EEG cap to ensure the convenient and stable acquisition of the EEG signal that can last long during the driving, and ultimately provides accurate in-time monitoring of alertness and early warning techniques for other areas such as aerospace, aviation and automotive. This issue is the project's sub-topic – the embedded subsystem for EEG signal wireless transmission. It is required to design embedded multi-channel high-resolution EEG signal processing and transmission circuits with low power consumption, high reliability and high
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY
学士学位论文
THESIS OF BACHELOR
论文题目：
脑电波信号采集及传输电路
学生姓名: 学生学号: 专 业: 指导教师: 学院(系):
肖 蒙
5060309750
电子科学与技术
刘佩林 电子工程系
上海交通大学 本科生毕业设计（论文）任务书
2010.2.1-2010.3.31 2010.3.1-2010.5.15 2010.5.16-2010.6.20
课题信息：
V 课题性质 ：设计□
论文 省部级 校级
V 横向□
Hale Waihona Puke 课题来源*：国家级 项目编号 其他
预研
指导教师签名： 年 学院（系）意见： 月 日
院长（系主任）签名： 年 月 日
学生签名： 年
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脑电波信号采集及传输电路
担， 减少 MCU 在该接口上的处理时间， 本系统将 ADC 的转换结果先输出到 CPLD 中暂存， 再输出到 MCU 中。 在分析了系统设计指标并确定关键技术之后，开始设计嵌入式系统框架。 在本系统中， MCU 输出 ADC 的时钟输入以及其他控制信号， 由此控制 ADC 进行数据采集与转换； ADC 将转换后的串行数据输出到 CPLD 中暂存；CPLD 将从 ADC 得到的串行数据转换成并行数 据后，通过 4-1 多路复用器发送到 MCU；最后，MCU 将数据输送到蓝牙模块，通过它将 数据无线发出。 虽然当前技术下前端信号放大系统只能输出 8 通道单端信号，但是随着技术的改进， 有可能改为 8 通道差分信号，并且为了提高研究结果的准确性，信号的通道数目也有可能 增加。因此在设计中，选用 4 片能输入 8 通道单端信号的 ADC 芯片，为系统的扩展留有余 地。另外，为了能够满足不同信号电压和电压动态范围的要求，选用外部参考电压元器件， 这样能够根据需求直接改变 ADC 的输入满量程电压值。 为了满足系统设计指标，在学习研究类似电路和相关芯片性能的基础上，选择了系统 中的主要芯片。 由于 Altera 公司的 MAXII 系列 CPLD 是有史以来功耗和成本最低的 CPLD， 因此 CPLD 选用该系列的产品； 由于 ARM 处理器功能强大且功耗低， 因此 MCU 选用 ARM 处理器。具体选型为：ADC 选用 TI 公司的 ADS8344；CPLD 选用 MAXII 系列 CPLD 的 EPM240 ； ARM 处 理 器选 用 NXP 公 司 的 LPC2144 ； 蓝 牙 模 块选 用 重 庆金 瓯 公 司 的 BTM0704C2P；电压转换芯片选用 Sipex 公司的 SPX1117M-3.3。 在设计好系统框架并选定主要芯片后， 开始设计电路和 PCB。 本文选用 Altium Designer Winter 09 作为电路设计和 PCB 绘制的软件。将系统分为电源、ADC、CPLD、ARM、蓝牙 共五个模块分别进行电路设计。同时为了方便系统调试、提高系统性能和方便系统扩展， 在电路中又增加了运算放大器、电平转换芯片、备用端口等器件。在电路设计中，充分考 虑了器件各接口的作用和性能，实现了既满足系统设计要求又能提高系统性能的目标。 本系统的 PCB 中所有芯片均选择小封装，这样能够进一步减小产品的尺寸。最终设计 的 PCB 为双面板，尺寸为 120mm×73mm。在设计 PCB 的过程中，充分考虑了设计 PCB 的一些基本原则，如方便插拔接口、模拟信号与数字信号隔离等。最后，又进行了电路的 焊接与调试。 另外，本文还设计了 CPLD 内部的控制逻辑电路，并且为了验证 CPLD 的工作与设计 意图是否一致，采用仿真器 Questasim 对 CPLD 进行了功能仿真。在设计和仿真之前，结合 系统的设计要求、所选用 ADC 和 ARM 的特性，以及它们与 CPLD 接口的性能，对 CPLD 的输入输出信号进行了详细的时序分析，并对信号在 CPLD 内部的处理过程进行了着重讨 论。在此基础上，编写了 CPLD 和激励模块的 Verilog 代码。仿真结果显示，CPLD 的工作 时序正确，符合设计要求。