众文网1.如何通过算法把脑电信号提取出来
1999 年，Birbaumer 等人描述了一个使用脑电信号的脑机接口系统，以及其在残障人士 身上测试的情况。
在他们开创性的工作中，Birbaumer 等人展示了一个身患肌萎缩性（脊髓） 侧索硬化（ALS）症病人成功使用BCI 系统控制一个拼写装置并与外界交流[望的号码，该系统 的速度居世界前列，可以达到68bits/min。此外，他们还较为深入的研究了基于运动想象的 脑机接口系统。
目前他们的研究所主要从两方面推进脑机接口的研究：一方面为研究脑机接 口控制过程中的神经机理以实现具有互适应能力的脑机接口算法；另一方面为研制具有实用 价值的脑机接口装置。 望输入的字符。
和之前的基于P300 的字符拼写系统相比，这个系统的通讯速度提高了很 多。奥地利格拉茨科技大学的脑机接口研究小组也是以运动想象为主要实验模式，实现了多 类在线异步脑机接口系统，其中的典型代表为神经假肢控制系统。
这个系统中实验者是一名 小儿麻痹症患者，患者的左手手臂不能够自由抬放，手指不能抓握。实验中分析识别患者运 动想象时发出的脑电信号，转化为假肢的控制指令，从而使患者可以实现左手手臂的举起、放下、手指的抓紧和松开等动作，从而让患者实现一定程度的自理。
除此之外，该小组还开 发出了其他的脑机接口系统，像多媒体控制、虚拟键盘拼写等[25]。无独有偶，德国著名的 图宾根大学的wolpaw 等使用另一种方法设计了一种思想翻译装置，通过监测慢皮质电位的变 化来实现对外部设备的控制。
系统中通过使用视觉反馈技术实现了字母拼写的功能。此外， 美国纽约州最全面的州立健康实验室Wadsworth 中心主要研究如何用从运动感觉皮质测得的 脑电信号控制指针的一维或二维运动[26]。
为了便于比较和评估，他们研制了脑机接口-望和 紧张状态下加强。 θ 波 θ 波的频率为4~7Hz，波幅范围为10~40μ V，两侧对称，颞叶较明显，一般 困倦时出现，是中枢神经系统抑制状态的表现。
健康成人脑电图中仅散在出现少量第 2 章 脑机接口原理和实验信号采集 θ 波。θ 波是正常儿童脑电图中主要成分，成人脑电图中出现θ 波表示为不正常波。
θ 波出现与精神状态有关，在意愿受到挫折或抑郁时易出现，并可持续和病理状态下θ 波是很 常见的波形。 δ 波 δ 波出现在熟睡、婴儿及严重器质性脑病患者中，幅值在100 微幅左右。
该波只能在皮质内发生，而不受脑的较低级部位神经的控制。 γ 波 γ 波为30~60Hz 频率范围内的脑电活动，波幅较低，在额区和前中央区最为明显。
现在，基于EEG 的脑机接口主要集中在两个方向[41]：诱发的信号和自发的信号。当某 个异常事件发生后的300ms 左右，将会检测出一个被叫做P300 的电波峰值；当眼睛受到光或 图像刺激后，视觉皮层将会产生视觉诱发电位。
这两类信号可以通过诱发产生，并且判断准 确率较高，但是缺点是需要外界刺激，并且依赖人体本身的某些知觉才能工作。而当某侧肢 体运动或者仅仅是想象其运动时同侧的脑区产生的事件相关同步电位、通过反馈训练可以自 主控制的皮层慢电位和自发的阿尔法、贝塔等脑电信号虽然不需要外界刺激，但是需要大量 的特殊训练和适应过程。
2.求一篇关于脉搏计原理和设计的毕业论文 要求4000
摘 要 该论文研究了基于微机的脉搏信号实时采集系统。
研究工作的主要结果和创新点可归纳如下： （1）研究了PVDF压电脉搏传感器的设计。分析研究了PVDF压电薄膜的压电方程，推导出了压力与输出电荷的关系，在此基础上设计了电荷放大电路，并对电荷放大电路进行了线性化修正。
经过与电压放大电路比较发现，修正后的电荷放大电路性能稳定，灵敏度高。分析了脉搏测试中的各种噪声，并采取相应的措施加以滤除。
（2）设计了基于凌阳单片机的三路脉搏信号实时采集系统。该系统采集精度高，处理速度快，可实现单片机内数字滤波，并重点研究实现了单片机USB接口与PC机的通信，提高了数据传输速度，进一步抑制了噪声。
（3）利用小波变换提取了脉搏信号的特征值。分析了正常的人脉搏信号的小波域特征，发现脉搏信号的时域特点严格对应于其小波变换的过零点。
提出的过零点检测算法，较好解决了脉搏信号时域特征点参数多，分析复杂，误差较大的问题。提取了正常人脉搏信号的特征，以期为临床应用提供更易判断的依据。
本文的工作是对智能化测试脉搏信号的一次努力和尝试，无论是在传感器设计、信号传输，还是在脉搏信号处理上，都采用了比较独特的方法，为中医脉搏信号智能化测试研究提供了重要而具有指导意义的途径 关键词：脉搏信息 传感器设计 计算机辅助测试 信号处理 小波分析 摘 要 1 ABSTRACT 1 第一章 绪论 4 1.1课题研究的意义与作用 5 1. 2脉搏信号及脉图 6 1.2.1脉诊有关的概念 6 1.2.2脉搏信号的性质 6 第二章 PVDF脉搏传感器及其系统的研制 8 2.1引言 8 2.2设计原理 8 2.3信号调理电路 10 2.3.1线性电荷放大电路 10 2.3.2端频率选择电路和时间常数电路 14 2.3.3除噪设计 14 2.4实验与结果 15 2.4.1实验 15 2.4.2灵敏度测试[9] 16 第三章 基于凌阳单片机的脉搏信号采集处理系统设计 16 3.1凌阳单片机 16 3.2系统硬件结构 17 3.3数据采集 17 3.4SPCE061A与PC机通信的实现 20 3.4.1硬件方案 20 3.4.2软件设计 22 3.5讨论 24 第四章 基于小波分析的智能化脉搏信号测试方法 25 4.1小波分析基本原理[24] 25 4.2.小波变换滤波与传统滤波方法的比较 27 4.2.1小波变换模极大值滤波法 27 4.3小波变换提取脉搏信号特征值 32 4.3.1正常人桡动脉波的特征点及其二进制小波变换 32 4.4本章小结 34。
3.深度学习在EEG脑电信号分析方面可否应用
一）脑电图（EEG）检查：是在头部按一定部位放置8-16个电极，经脑电图机将脑细胞固有的生物电活动放大并连续描记在纸上的图形。正常情况下，脑电图有一定的规律性，当脑部尤其是皮层有病变时，规律性受到破坏，波形即发生变化，对其波形进行分析，可辅助临床对及脑部疾病进行诊断。
脑波按其频率分为：δ波（1-3c/s）θ波（4-7c/s）、α波（8-13c/s）、β波（14-25c/s）γ波（25c/s以上），δ和θ波称为慢波，β和γ波称为快波。依年龄不同其基本波的频率也不同，如3岁以下小儿以δ波为主，3-6岁以θ波为主，随年龄增长，α波逐渐增多，到成年人时以α波为主，但年龄之间无明确的严格界限，如有的儿童4、5岁枕部α波已很明显。正常成年人在清醒、安静、闭眼时，脑波的基本节律是枕部α波为主，其他部位则是以α波间有少量慢波为主。判断脑波是否正常，主要是根据其年龄，对脑波的频率、波幅、两侧的对称性以及慢波的数量、部位、出现方式及有无病理波等进行分析。许多脑部病变可引起脑波的异常。如颅内占位性病变（尤其是皮层部位者）可有限局性慢波；散发性脑炎，绝大部分脑电图呈现弥漫性高波幅慢波；此外如脑血管病、炎症、外伤、代谢性脑病等都有各种不同程度的异常，但脑深部和线部位的病变阳性率很低。须加指出的是，脑电图表现没有特异性，必须结合临床进行综合判断，然而对于则有决定性的诊断价值，在阗痫发作间歇期，脑电图可有阵发性高幅慢波、棘波、尖波、棘一慢波综合等所谓“痛性放电”表现。为了提高脑电图的阳性率，可依据不同的病变部位采用不同的电极放置方法。如鼻咽电极、鼓膜电极和蝶骨电极，在开颅时也可将电极置于皮层（皮层电极）或埋入脑深部结构（深部电极）；此外，还可使用各种诱发试验，如睁闭眼、过度换气、闪光刺激、睡眠诱发、剥夺睡眠诱发以及静脉美解眠等。但蝶骨电极和美解眠诱发试验等方法，可给病人带来痛苦和损害，须在有经验者指导下进行。随着科技的日益发展，近年来又有了遥控脑电图和24小时监测脑电图。
（二）脑电地形图（BEAM）
是在EEG的基础上，将脑电信号输入电脑内进行再处理，通过模数转换和付立叶转换，将脑电信号转换为数字信号，处理成为脑电功率谱，按照不同频带进行分类，依功率的多少分级，最终使脑电信号转换成一种能够定量的二维脑波图像，此种图像能客观地反映各部电位变化的空间分布状态，其定量标志可以用数字或颜色表示，再用打印机打印在颅脑模式图上，或贮存在软盘上。它的优越性在于能发现EEG中较难判别的细微异常，提高了阳性率，且病变部位图像直观醒目，定位比较准确，从而客观对大脑机能进行评价。主要应用于缺血性脑血管病的早期诊断及疗效予后的评价，小儿脑发育与脑波变化的研究，视觉功能的研究，大浮肿瘤的定位以及精神物的研究等。
异常的EEG模式如果包括了整个大脑。意味着广泛的脑功能失调，异常的如果是局灶的，则提示有局灶的脑功能异常。EEG有可能提示大脑疾病的诊断，某些特殊EEG模式能够提示特定的疾病。
4.有没有人有<心电信号特征点识别算法研究与实现>这篇论文
心电信号特征点识别算法研究与实现摘要：在心电信号的分析中，最为首要而且关键的问题就是QRS波群的检测。
可靠的QRS波群检测，不仅是诊断心律失常的重要依据，而且是计算心率、每分钟心输出量等心功能参数的重要依据。本文主要完成了心电信号特征点的识别算法研究与实现。
首先基于小波变换算法对心电信号进行了波形预处理，滤除了心电信号中的肌电干扰和工频干扰噪声；接着，基于差分算法和小波变换算法的思想，利用MATLAB仿真工具软件对心电信号中的QRS波段的特征点的识别算法进行了仿真研究。实验仿真结果表明：差分算法其算法简单易于实现，更适合于实际工程应用；小波变换算法通过心电信号在不同尺度小波变换上的分布和小波系数两方面的信息对心电信号进行分析，使得心电信号特征点识别的准确率得到进一步提高。
关键词：心电信号；QRS波形检测；差分算法；小波变换Research and Implementation of Characteristic Points Recognition Algorithms for ECG SignalsAbstract: In ECG signals analysis, the most important and key question is the examination of QRS wave group, which not only is the important basis of diagnosing arrhythmia, but also is the important bases of calculating many heart function parameters, such as calculating the heart rate, the cardiac output etc.In this paper, ECG signals' characteristic points recognition algorithms were researched and Implemented. First, the pretreatment of ECG wave was completed based on the wavelet transform, through which the electromyo disturbing and the power frequency disturbing were disposed. Then, with the MATLAB software simulation, algorithm of ECG signals' characteristic points recognition were researched based on the difference and the wavelet transform.The simulation results showed that: the algorithm of difference is simple and easy to realize, and suitable to actual project application; The algorithm of wavelet transform can improve the accuracy rate of characteristic points recognition in ECG signals with combination of the wavelet coefficient analyzing and the ECG signals distribution in different criterion wavelet transform.Key words: ECG signals, Detection of QRS, Algorithm of difference, Wavelet transform。
5.特征提取的方法有哪些 信号处理
数字信号处理是把信号用数字或符号表示成序列，通过计算机或通用（专用）信号处理设备，用数值计算方法进行各种处理，达到提取有用信息便于应用的目的。例如：滤波、检测、变换、增强、估计、识别、参数提取、频谱分析等。
一般地讲，数字信号处理涉及三个步骤：
⑴模数转换（A/D转换）：把模拟信号变成数字信号，是一个对自变量和幅值同时进行离散化的过程，基本的理论保证是采样定理。
⑵数字信号处理（DSP）：包括变换域分析（如频域变换）、数字滤波、识别、合成等。
⑶数模转换（D/A转换）：把经过处理的数字信号还原为模拟信号。通常，这一步并不是必须的。 作为DSP的成功例子有很多，如医用CT断层成像扫描仪的发明。它是利用生物体的各个部位对X射线吸收率不同的现象，并利用各个方向扫描的投影数据再构造出检测体剖面图的仪器。这种仪器中fft（快速傅里叶变换）起到了快速计算的作用。以后相继研制出的还有：采用正电子的CT机和基于核磁共振的CT机等仪器，它们为医学领域作出了很大的贡献。
信号处理的目的是：削弱信号中的多余内容；滤出混杂的噪声和干扰；或者将信号变换成容易处理、传输、分析与识别的形式，以便后续的其它处理。
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