便携式脑电采集器研究与设计

脑电信号是人脑内部各种活动的外部表征,脑电信号的分析及处理对临床上一些疾病的诊断和治疗十分重要。基于脑机接口技术,提出了便携式脑电采集器的设计,它将脑电信号进行收集,通过蓝牙的上行通道将信号传递到计算机,并进行信号处理分离出5种脑波信号,在编制的显示软件中准确显示出来,为我国脑机接口技术向实用性转化提供了依据。     

脑电Laplacian空域滤波的改进算法

Laplacian空域滤波通过被关注的通道与相邻通道信号转换,能有效地提高脑电信号的信噪比,经典的Laplacian空域滤波矩阵由通道之间的距离确定.该方法依赖于相应通道定位的准确性,实际应用中不能保证电极精准安放并存在个体差异,影响了该方法的应用效果.为了提高该算法的通用性,采用高斯模型改进经典Laplacian空域滤波算法,根据用户调试数据确定模型相关参数,进而确定空域滤波矩阵.采用国际脑机接口竞赛BCI competition 2005 Ⅳ数据集验证滤波后的效果,总体比经典Laplacian方法识别准确度提高10个百分比,采用改进方法滤波后不同类间距离增大、同类间距离减小,提高了信号的信噪比.     

结合眼电和脑电的人-机交互系统设计与实现

为了改善传统人-机交互(HCI)系统性能,设计并实现了一种结合眼电(EOG)和脑电(EEG)的人-机交互系统。该系统首先使用谱熵对眼电和脑电混合信号进行端点检测,在此基础上,分别识别操作者眨眼信号与脑电信号,并根据识别结果生成不同的控制命令。在实验室环境下对该系统进行测试,其眼电与脑电的平均识别正确率分别达到97.3%和92.7%,测试结果表明该系统可以有效保证命令选择的正确性和稳定性,提高人-机交互效率。     

基于MSP430的微弱信号检测装置

采用MSP430作为整个系统的主控制器,设计并制作了一套微弱信号检测装置,用于检测在强噪声背景下已知频率的微弱信号的幅度值,并在LCD上显示该值。最终测试表明,该系统能较好地实现微弱信号的检测,其抗干扰能力强,测量精度高。     

基于ZigBee的无线肌电检测系统设计

针对目前表面肌电信号采集系统尺寸大,不易携带的缺陷,设计了一种基于ZigBee技术的无线表面肌电信号检测系统。系统由前置放大电路、带通信号调理电路和基于单片机CC2430的无线数据收发电路组成。该电路系统能有效覆盖带宽为10～500Hz的表面肌电信号,实现肌电信号的采集和与上位机的无线射频通信。应用实践表明,此系统能够通过ZigBee无线网络对人体肌电信号进行实时采集,具有移动性和便携性,因此能广泛适用于健康运动监测和医院移动监测等领域。     

基于AD574A的脑电信号采集及在线仿真

脑电信号EEG是一种微弱的低频生理信号,它由脑部神经活动产生的自发性电位活动,含有非常丰富的大脑活动信息,是进行临床脑疾病诊断的一种重要方法,因此获取脑电信号具有非常重要的现实意义。介绍了高速12位A/D转换器AD574A,及其低功耗,高精度等优点。根据其转换原理,论述其在脑电信号采集系统中的应用。系统采用FPGA芯片EP2C8Q208C8来控制AD574A的转换,给出了硬件连接电路和软件实现。在Quartus II 9.0中采用VHDL进行程序设计,针对系统的高速和可靠性要求,软件设计采用有限状态机FSM控制,并进行仿真验证,具有实际应用参考价值。     

脑机接口系统的协同工作机制

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种新型的对外信息交流和设备控制方式。脑机接口系统的协同工作机制包含了人机协同和软硬件各模块间的协同。本文探讨了这些协同工作如何开展、各部件如何共同协调与协作来完成共同的任务。     

基于自排序熵的表面肌电信号特征提取方法

针对人体表面肌电信号的非平稳、非线性特点,提出一种基于排序熵和自互信息的自排序熵指标,定量描述表面肌电信号的内在动力学特性,实现肢体不同运动状态下肌电信号非线性特征的有效刻画.进行健康受试者上肢肘关节不同弯曲角度下表面肌电采集实验,计算其自排序熵指标并运用支持向量机进行动作识别,通过与已有表面肌电特征指标的对比分析,验证文中方法的有效性.     

基于自适应阈值的脑电信号去噪方法

脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换对EEG信号分解,得到多层的高频系数和低频系数;根据分解层次不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪后的EEG信号。以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将改进算法与硬阈值法、软阈值法、Garrote阈值法进行比较,结果表明,改进阈值法优于其他3种阈值法。     

呼吸感应体积描记系统中弱信号锁相放大模块的设计

在呼吸感应体积描记呼吸测量系统中,需要测量nV~μV级的微弱感生电压信号,而且在测量过程中,做为传感器的电感线圈容易受到测量环境,呼吸运动以外的其他运动和电子噪声等影响。为适应系统测量范围并降低噪声的影响,设计了一种基于AD630锁相放大电路微弱生理信号检测模块。该模块的锁相放大器具有大于0.96的良好线性度,能检测出传感器的感生电压信号,并分离出直流分量,有效地降低噪声对系统的影响,提高了系统测量的精度,并有望应用于其他微弱生理信号检测。