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脑电信号分析
背景介绍 脑电一般指大脑皮层的连续节律性变化，广泛用于神经科学研究、临床诊断和治疗等领域。 图片 脑电信号处理 数据预处理 脑电采集过程中会不可避免地引入各种噪声，主要包含生物电噪声和环境噪声两种。 然而实践中发现，Fourier变换不具备局部化分析能力、不能分析非平稳信号（地震信号、脑电信号）等。 调研发现，脑电信号一般采用小波分析来提取信号特征，具体的数学原理为：假定 s ( t ) 是一个变量为时间 t 的连续函数，那么他的小波变换就可以表达为： Ws(a,b)={{\left| a \right 小波包变换及参数选取 当我们采用小波变换时，我们很难求取Alpha波的能量（频率范围为9-14Hz），我们只能采用D5（8-16Hz）来近似替代，该方法具有一定的误差。
3.5K30编辑于 2023-03-25 - 来自专栏联远智维
脑电信号分析
背景介绍 脑电一般指大脑皮层的连续节律性变化，广泛用于神经科学研究、临床诊断和治疗等领域。 图1 脑电信号采集及信号处理 脑电信号处理 数据预处理 脑电采集过程中会不可避免地引入各种噪声，主要包含生物电噪声和环境噪声两种。 然而实践中发现，Fourier变换不具备局部化分析能力、不能分析非平稳信号（地震信号、脑电信号）等。 调研发现，脑电信号一般采用小波分析来提取信号特征，具体的数学原理为：假定 s ( t ) 是一个变量为时间 t 的连续函数，那么他的小波变换就可以表达为： 小波变化的具体过程为：将信号通过不同频率的滤波器 小波包变换及参数选取 当我们采用小波变换时，我们很难求取Alpha波的能量（频率范围为9-14Hz），我们只能采用D5（8-16Hz）来近似替代，该方法具有一定的误差。
64510编辑于 2025-03-18 - 来自专栏脑机接口
【脑电信号分类】脑电信号提取PSD功率谱密度特征
作者：frostime 主要介绍了脑电信号提取PSD功率谱密度特征，包括：功率谱密度理论基础、matlab中PSD函数的使用介绍以及实验示例。 1. 序言 脑电信号是一种非平稳的随机信号，一般而言随机信号的持续时间是无限长的，因此随机信号的总能量是无限的，而随机过程的任意一个样本函数都不满足绝对可积条件，所以其傅里叶变换不存在。 正因如此，在研究中经常使用功率谱密度（Power spectral density, PSD）来分析脑电信号的频域特性。 本文简单的演示了对脑电信号提取功率谱密度特征然后分类的基本流程。
3.6K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏脑机接口
脑电信号干扰
伪迹概述 脑电信号较为微弱，一般在微伏数量级，而且由于脑电导联方式(包括单级导联法、双级导联法、三角导联法)，容易受到干扰。 引起伪迹的因素： 来自仪器的伪迹：扫描仪的故障、电极接触不良或故障、交流电干扰等； 来自人体的伪迹：眼睑及眼球运动、肌肉收缩、心电图、呼吸、皮肤出汗、血管搏动等； 物理伪迹：静电干扰、无线电信号、电极接触不良 这种干扰信号会对脑电信号产生较大的影响。EMG的频率通常大于30Hz.常见的EMG的能量与脑电处在不同的频带上，因此可以用低通滤波器将肌电移除。 [图片来源于网络] 5）血管波伪迹 在头皮动脉附近的电极，可以记录到圆滑、周期性脑波或者三角形脑波，多发生在额或者颞部电极。不过，血管波伪迹经常以规律的周期性显示，很容易识别。 由于电极与头皮间接触面积发生改变，电阻抗也有所变化，会导致描记笔瞬间向上、或向下急剧偏转，其波形会与棘波放电或电极伪迹引起缓慢地上升或下降类似，也可能与脑部慢波类似 3）脑电图机的机能部件障碍 参考：脑电信号分析方法与脑机接口技术
2.8K00发布于 2019-11-11 - 来自专栏脑机接口
BCI脑电信号分析
一项关键挑战目前的BCI研究是如何提取随机特征随时间变化的脑电信号并将信号分类为尽可能准确。这种方法的成功取决于处理大脑的方法的选择每个阶段的信号。 脑电信号 人脑是一个复杂的系统，相互联系数十亿个神经细胞（神经元），表现出丰富的时空动态。 因此，脑电信号被提取来自高度安全、降噪的实验室和复杂的没有干扰、伪影和其他几种形式的噪音。 尽管空间分辨率较差，但脑电图具有出色的时间分辨率小于一毫秒。信号分析时具有非常低的频率范围（以赫兹为单位）。 特点/特点脑电图取决于几个因素，例如个体本人、年龄和受试者的精神状态[5]。因此，了解脑细胞的行为和动力学涉及许多线性和非线性信号处理其结果与生理相关的方法对象正在经历的事件。 这脑电信号的采集基本上是在时域中完成的。信号特征、特征及信息所需的信号被噪声抑制。为了为了提取相同的，进行信号处理以提取作为时间函数的信号特征或/和频率。 一个特征代表一个独特的属性。
1.6K20编辑于 2022-09-22 - 来自专栏脑机接口
脑电信号滤波方式汇总
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195 [请关注] 各种滤波简介 可以通过对脑电信号进行分析得到较为准确反映用户的行为以及思想方式 ，在进行分析前需要提取脑电信号中的Delta波，Theta波，Alpha波，Beta波以及Gamma波。 Delta波：0.5-4Hz; Theta波：4-8Hz; Alpha波：8-13Hz; Beta波：13-32Hz; Gamma波：>32Hz； 由于在脑电信号的采集过程中，会受到周围噪声的干扰以及工频噪声的影响
2.4K00发布于 2019-11-04 - 来自专栏脑机接口
脑电信号滤波方式汇总
可以通过对脑电信号进行分析得到较为准确反映用户的行为以及思想方式，在进行分析前需要提取脑电信号中的Delta波，Theta波，Alpha波，Beta波以及Gamma波。 Delta波：0.5-4Hz; Theta波：4-8Hz; Alpha波：8-13Hz; Beta波：13-32Hz; Gamma波：>32Hz； 由于在脑电信号的采集过程中，会受到周围噪声的干扰以及工频噪声的影响 5.Gamma波 [header,data] = edfread('Affaf Ikram 20121020 1839.L1.edf'); fp_data=data(1,:);
1.1K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏脑机接口
脑电信号滤波-代码实现
可以通过对脑电信号进行分析得到较为准确反映用户的行为以及思想方式，在进行分析前需要提取脑电信号中的Delta波，Theta波，Alpha波，Beta波以及Gamma波。 Delta波：0.5-4Hz; Theta波：4-8Hz; Alpha波：8-13Hz; Beta波：13-32Hz; Gamma波：>32Hz； 由于在脑电信号的采集过程中，会受到周围噪声的干扰以及工频噪声的影响 5.Gamma波 [header,data] = edfread('Affaf Ikram 20121020 1839.L1.edf'); fp_data=data(1,:);
1.8K20发布于 2020-06-29 - 来自专栏思影科技
《大话脑成像》系列之六——脑电信号频域变换
今天我们就给予这种无端的指责以最简单，最直接，最粗暴的回击： 脑电信号频域变换的原理 犀利不犀利?狂野不狂野？ 对于我们的脑电信号，我们看到的每个通道的脑电波形就是时域信号。我们经常听到的事件相关电位（ERP），也是时域信号，只不过是在某个事件（比如实验刺激）发生后，脑电信号会出现一个波形罢了。 也就是说， （此画原图已被纽约大都会博物馆永久珍藏，并列为镇馆之宝， 看一次收5块钱） 我们在中学数学中已经学习到，一个正弦（余弦）波，可以由频率、幅值、相位三者来决定（你确定初中教过？ 现在我们谈谈脑电信号（第四届脑电数据处理基础班，我们的培训班跳出来表示：好像听到你们在谈论它，猝不及防的广告来袭，惊喜不惊喜，意外不意外，感动不感动？） 如果不熟悉，我还是推荐你参加第四届脑电数据处理基础班；如果你很熟悉了，我会推荐你去第一届脑电信号数据处理提高班 （注：难度大于等于dota里疯狂的电脑级别，比如本人经常在某个深夜一人单挑五台疯狂的电脑，
1.9K50发布于 2018-04-08 - 来自专栏脑机接口
采集脑电信号的四种技术
脑机接口(BCI)是可以不间断地进行通信或控制的设备。BCI检测到用户大脑活动的特定模式，这些模式反映了用户想要发送的不同信息或命令，例如拼写或更改电视频道。 任何BCI的一个显著特征是用于记录脑功能的方法。当前已经探索了许多方法，本书稍后会介绍部分。 这种电极帽通常需要5分钟才能安装在用户身上并调节电极以获得良好的信号。脑电图系统相对便宜且便携，是BCI研究中最常见的神经影像学方法。 ? 相对于EEG传感器，ECoG传感器具有更好的空间分辨率，能够准确检测脑电图电极不可见的高频脑活动。电极一旦植入，就可以准备用于BCI或其他任务，而无需在每次使用前进行准备。
1.5K10发布于 2020-06-30 - 来自专栏脑机接口
应用深度学习EEGNet来处理脑电信号
脑机接口(BCI)使用神经活动作为控制信号，实现与计算机的直接通信。这种神经信号通常是从各种研究透彻的脑电图(EEG)信号中挑选出来的。 论文介绍了使用深度和可分离卷积来构建特定于EEG的模型，该模型封装了脑机接口中常见的EEG特征提取概念。 下图中第一排是使用DeepLIFT针对MRCP数据集的三个不同测试试验，对使用cross-subject训练的EEGNet-8,2模型进行的单次试验脑电特征相关性：（A）高可信度，正确预测左手运动; （ 0.5977011494252874, 0.29333333333333333] Test - [0.52, 0.5268429487179488, 0.35135135135135137] Epoch 5
1.6K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏脑电信号科研科普
如何用ICA去除脑电信号中的干扰？
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 独立成分分析（ICA）已经成为脑电信号预处理，特别是去除干扰信号过程中一个标准流程。 尽管ICA算法为研究者去除脑电信号中的干扰源提供了便利，但是在具体运用时带有一定的主观性，因此需要一定的经验才能够鉴别出干扰成分。
1.3K01发布于 2020-11-20 - 来自专栏脑机接口
EEGNet: 神经网络应用于脑电信号
简介 ---- 脑机接口（BCI）使用神经活动作为控制信号，实现与计算机的直接通信。这种神经信号通常是从各种研究透彻的脑电图(EEG)信号中挑选出来的。 论文介绍了使用深度和可分离卷积来构建特定于EEG的模型，该模型封装了脑机接口中常见的EEG特征提取概念。 0.5977011494252874, 0.29333333333333333] Test - [0.52, 0.5268429487179488, 0.35135135135135137] Epoch 5
2.4K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏脑机接口
CBS | 如何解码脑电信号来探索道德提升？
实线是从弹幕评论中计算得出的道德提升分数；虚线是实验中额外邀请5位参与者每秒钟实时报告观影时的道德提升分数。 道德提升随时间的动态变化 脑电信号处理 研究团队另外邀请了年龄在17岁到24岁之间的23名参与者观看这些能够引发道德提升的视频，并采集了视频观看过程中的EEG信号。 如图5A所示，半透明的实线是弹幕评论中计算得出的道德提升感分数。散点是使用LASSO回归模型从EEG特征中计算得出的分数。 可以看出，基于EEG特征可以实现有效的道德提升动态预测（5折交叉验证的相关r值为0.44±0.11）。 ▲图5. 道德提升视频中道德提升(A)和效价(B)评分的回归预测结果。半透明实线是弹幕评论中计算得出的分数。散点是EEG计算得出的分数。
42430编辑于 2023-09-19 - 来自专栏脑机接口
脑电信号预处理--去趋势化(Detrended fluctuation analysis)
由于脑电信号的不稳定性和不规则性，因此对脑电信号的处理也比较复杂，难以直接从中分析出内在联系。通常情况下会对信号做一定的预处理，通过这种粗糙的处理，可以得到具有一定规律的信号，便于后续的研究。 false); plot(t,x,t,y,t,x-y,':k') legend('Input Data','Detrended Data','Trend','Location','northwest') 脑电信号去趋势案例 这里就直接给出对脑电信号做去趋势化处理的代码示例： load('data_set_IVa_aw.mat'); %加载原始数据 data=cnt; data=1*double(data); fc detrend_data=detrend(data); hold on, plot(f(1:N/2),detrend_data(:,1),'r'); %处理后标为红色 运行结果： 可以看到，由于脑电信号的趋势性并不是特别明显
2.6K70编辑于 2022-08-18 - 来自专栏脑机接口
陈勋教授的脑电信号降噪视频与讲座总结
中国科学技术⼤学的陈勋教授陈勋教授分享的脑电信号降噪讲座，可谓是干货满满。这里特别感谢陈勋教授，也感谢南方科技大学的神经计算与控制实验室(NCC lab)的生物医学工程讲堂。 在盲源分离应用于脑电去噪之前，对于脑电信号的降噪主要使⽤的是基于滤波器或者回归思想的⽅法。但是这些传统⽅法都或多或少存在⼀些难以回避的问题，⽐如需要测量各噪声通道来得到参考信号等。 图2.盲源分离（Blind Source Separation, BSS）的公式表示 对于脑电信号和其中各种噪声分离的实现中使⽤盲源分离技术的思路由图3所示。 ? 图3. 图5则展示了在多个通道的脑电信号处理中应⽤联合盲源分离技术之后的效果，其中前3⾏信号均具有相同的模式（例如第1⾏代表了脑电信号，第2⾏代表了⼼电信号等），第4⾏则是各个通道⾃有的特殊的模式。 图5.联合盲源分离技术在对多通道脑电信号分解时的例⼦
1.2K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏脑机接口
基于颅内脑电信号和RNN的语音转译技术
正文 ▲▲▲ 这项研究借助癫痫病人病灶定位的ECoG技术，在病人语音处理相关的皮层上放置数百个微电极，记录颅内脑电信号。 每个滤波器（覆盖所有电极，每个电极12个采样点宽度）将脑电信号降维成为单个特征序列的采样点。然后滑动窗口生成下一个特征序列的样本。 图4展示了四名被试解剖学脑区解码贡献高的脑区。由于四名被试的ECoG覆盖范围各不相同（解剖学定位和皮层贡献分布情况如图5）。总体来看，贡献最大的脑区是感觉运动皮层（vSMC）和颞上回（STG）。 在电极覆盖范围包含了STG的被试的脑电信号都反映了来自STG中部（vSMC正下方）的较强的贡献。 ? 图5. 被试c的电极未能覆盖颞叶部分，因此未能获得被试c的STG的脑活动电信号。图中不同颜色的ECoG网格指代该被试脑区覆盖范围所属的脑区和贡献强度。
1.3K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏大数据文摘
清华推出“脑机绘梦”，把脑电信号变成绘画元素！雨果奖得主用了也说好
大数据文摘出品 将脑电信号变成抽象画作？ 这又是什么黑科技，难不成马斯克又开了neuralink的发布会？ 其实不然，这是在8月25日的造物节现场，清华大学未来实验室拿出的“脑机绘梦”系统。 清华大学未来实验室主任徐迎庆解释，“脑机绘梦”系统是把这些脑电信号变成一个个绘画元素，生成一幅抽象画。当然，系统无法捕捉梦境或者人的思绪的具体内容。 听上去似乎很容易，但根据知乎用户@温戈介绍，要实现脑机绘梦，背后的技术难点还真不少。 首先就是对脑电信号的筛选过滤。 也就是说，这个项目完全是基于神经科学和脑科学的生理信号和脑电信号的采集、数据处理和分析以及算法设计，并不会侵犯个人隐私。 ，也不是科幻小说中带有人文主义隐喻的幻想，相反脑机接口其实大头来头： 早在1929年，就有科学家实现了对人脑神经电信号的无创记录，而在1969年，神经学家训练猴子思考活动触发神经元，从而完成了首个脑机接口实验
88050编辑于 2022-08-31 - 来自专栏量子位
《黑镜》黑科技成真 | 解码脑电信号，AI重构脑中的画面
△ 京都大学脑情报研究所所长Yukiyasu Kamitani教授 基于人脑fMRI扫描数据，Tomoyasu Horikawa带领的研究团队新开发的算法可以根据脑血管中血流的变化来检测的脑电信号，然后运用神经网络把人脑中的画面高清度地重现出来 △ 志愿者脑里想字母或者是动物，都可以被解码出来 Horikawa还提到，“即使这种算法只用自然图像训练过，但依然可以成功地重构人工合成的图像。 △ 团队使用的第二种算法，DGN，用于优化图像真实度的深度生成网络 这项研究，是延续Kamitani教授之前的fMRI解码脑电工作。 △ 不同人的脑电信号不同，还原出来的图也不尽相同 当志愿者看到同一张图片时，研究团队发现脑电活动是存在一定模式和规律的。 ? “他们（在解码脑电重构图像的）早期工作是个巨大的进步。”
97190发布于 2018-03-22 - 来自专栏脑机接口
深度神经网络对脑电信号运动想象动作的在线解码
实时脑电信号解码和Katana机器人手臂控制的实时设置。P(L)和P(R)分别代表左手和右手移动的概率。 ? 由于脑电信号具有高度的非平稳性和低信噪比(SNR)，使得提取这些EEG特征变得十分困难。这也是分类性能停滞不前的主要原因。 近年来。 研究人员在论文中详细介绍了三种深度学习模型(LSTM、pCNN、RCNN)对脑电信号想象手部动作的在线解码。并在论文里与文献中提出的两种模型(dCNN、sCNN)进行了比较。 (G2)受试者S1、S2、S4、S5、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S15、S16、S17、S19和S20的平均准确度在75%到79%之间。 使用5个不同的分类器对9个受试者进行MI分类。极坐标柱状图显示了9个研究对象的5个模型的精度范围(平均标准偏差)。下面的面板包含了每种算法实现的9个平均精度，黑色条表示中值结果。 ?
1.1K30发布于 2020-06-30
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