腦電信號採集

⑴ 如何採集腦電波

• 【腦抄電波的形成】大腦在活襲動時，大量神經元同步發生的突觸後電位經總和後形成了腦電波，我們儀器記錄的腦電波即是腦神經細胞的電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映。。

  

⑵ 如何看待腦電波的數據採集技術的發展前景

現在是一個大數據的社會，有各種各樣的數據等著人們去收集，如果單憑靠人工去收集的話，會特別的困難，而且會浪費很多的時間，所以在我的觀點當中，腦電波的數據採集技術發展前景非常好。

⑶ 真的可以通過採集一個人的腦電波翻譯出他的思考內容嗎

目前任何電腦都無法讀取人類的思想，而只能捕獲α和β腦電波。根據這些腦電波數據，設備知道你是處於放鬆還是思考的狀態，進而推測出你的心理狀態、緊張度和興奮度。你可以把自己的腦電波信號傳輸、轉譯成計算機動作，然後操控電腦。此外，當設備讀取到P300腦電波信號時，就說明這個場景對此人來說是熟悉的。

但是，如今大部分腦電波技術都是應用於游戲產業。在玩憤怒的小鳥的時候，玩家突然想到銀行的機會微乎其微。一個人在娛樂的時候還要想起PIN碼信息的可能性實在是不大。因為，你得在屏幕上看到特定的數字信息，這樣黑客才有可能探測到你有價值的數據。因此，若想要用腦電波技術來竊取個人信息比想像中困難得多。除非游戲中出現了你的PIN碼或者顯示你的銀行名稱，否則竊取信息是不太可能成功的。

⑷ 在臨床上腦電圖信號是怎麼採集的呀

頭上貼幾個貼片，把記錄儀打開就行了。

⑸ MATLAB 腦電信號處理

有三種常見的方式：
1. A=importdata('filename.txt') 則A就是n*m的矩陣了；
2.load filename.txt 這樣也是載入n*m的矩陣；
3.在MATLAB的work文件夾下，選擇想要導入的數據，用右鍵importdata,根據向導一步一步導入即可。

⑹ 如何通過演算法把腦電信號提取出來

1999 年，Birbaumer 等人描述了一個使用腦電信號的腦機介面系統，以及其在殘障人士 身上測試的情況。在他們開創性的工作中，Birbaumer 等人展示了一個身患肌萎縮性(脊髓) 側索硬化(ALS)症病人成功使用BCI 系統控制一個拼寫裝置並與外界交流[望的號碼，該系統 的速度居世界前列，可以達到68bits/min。此外，他們還較為深入的研究了基於運動想像的 腦機介面系統。目前他們的研究所主要從兩方面推進腦機介面的研究：一方面為研究腦機接 口控制過程中的神經機理以實現具有互適應能力的腦機介面演算法；另一方面為研製具有實用 價值的腦機介面裝置。 望輸入的字元。和之前的基於P300 的字元拼寫系統相比，這個系統的通訊速度提高了很 多。奧地利格拉茨科技大學的腦機介面研究小組也是以運動想像為主要實驗模式，實現了多 類在線非同步腦機介面系統，其中的典型代表為神經假肢控制系統。這個系統中實驗者是一名 小兒麻痹症患者，患者的左手手臂不能夠自由抬放，手指不能抓握。實驗中分析識別患者運 動想像時發出的腦電信號，轉化為假肢的控制指令，從而使患者可以實現左手手臂的舉起、 放下、手指的抓緊和松開等動作，從而讓患者實現一定程度的自理。除此之外，該小組還開 發出了其他的腦機介面系統，像多媒體控制、虛擬鍵盤拼寫等[25]。無獨有偶，德國著名的 圖賓根大學的wolpaw 等使用另一種方法設計了一種思想翻譯裝置，通過監測慢皮質電位的變 化來實現對外部設備的控制。系統中通過使用視覺反饋技術實現了字母拼寫的功能。此外， 美國紐約州最全面的州立健康實驗室Wadsworth 中心主要研究如何用從運動感覺皮質測得的 腦電信號控制指針的一維或二維運動[26]。為了便於比較和評估，他們研製了腦機介面-望和 緊張狀態下加強。 θ 波 θ 波的頻率為4~7Hz，波幅范圍為10～40μ V，兩側對稱，顳葉較明顯，一般 睏倦時出現，是中樞神經系統抑制狀態的表現。健康成人腦電圖中僅散在出現少量第 2 章 腦機介面原理和實驗信號採集 θ 波。θ 波是正常兒童腦電圖中主要成分，成人腦電圖中出現θ 波表示為不正常波。θ 波出現與精神狀態有關，在意願受到挫折或抑鬱時易出現，並可持續和病理狀態下θ 波是很 常見的波形。 δ 波 δ 波出現在熟睡、嬰兒及嚴重器質性腦病患者中，幅值在100 微幅左右。 該波只能在皮質內發生，而不受腦的較低級部位神經的控制。 γ 波 γ 波為30～60Hz 頻率范圍內的腦電活動，波幅較低，在額區和前中央區最為明顯。 現在，基於EEG 的腦機介面主要集中在兩個方向[41]：誘發的信號和自發的信號。當某 個異常事件發生後的300ms 左右，將會檢測出一個被叫做P300 的電波峰值；當眼睛受到光或 圖像刺激後，視覺皮層將會產生視覺誘發電位。這兩類信號可以通過誘發產生，並且判斷准 確率較高，但是缺點是需要外界刺激，並且依賴人體本身的某些知覺才能工作。而當某側肢 體運動或者僅僅是想像其運動時同側的腦區產生的事件相關同步電位、通過反饋訓練可以自 主控制的皮層慢電位和自發的阿爾法、貝塔等腦電信號雖然不需要外界刺激，但是需要大量 的特殊訓練和適應過程。

⑺ 我在做腦電信號放大採集。電路運放選擇我不是很清楚，請朋友們幫組

INA128是個BB的儀表放大器，高共模抑制比、高精度、低功耗。適合做低頻小信號放大。

前面的緩沖級你可以用一個專門的BUF，比如BUF634之類的晶元。

你做小信號放大，頻蔽線是必不可少的，一定要加，否則干擾會讓你頭疼死的。

雙T網路50Hz陷波電路，你可以先進行一級放大後再處理，用OP07或者更高的可以用OP77之類的晶元做有源陷波。它有調零端的，你可以進行調零。

ICL7650叫做斬波調零運放。是專門用作小信號放大的，適用范圍很廣，地震儀上就常常使用。

我從美信手冊上貼一段說明你看看：

Maxim』sICL7650/ICL7653arechopper-stabilized

amplifiers,idealforlow-.

,these

,lowinputbias

current,widebandwidth,andexceptionallylowdrift

overtimeandtemperature.Lowoffsetisachieved

errorcorrection.

itselfandthemainamplifier.Theresultisaninputoffset

temperaturerange.

具體情況你在參照一下美信ICL7650的手冊。

這種小信號放大電路對運放的使用要求非常嚴格，而且你是用來檢測物理信號的，精確就是最重要的部分。

嚴格的說，你的每一級放大電路模塊都是需要進行調零的。從理論和實際都表明單元放大電路模塊越多，失調就會越嚴重，越難以調整。所以呢，就需要你在盡可能少的電路模塊下完成信號的提取放大送入模數變換。

當然，你在硬體電路上的誤差完全可以使用軟體來修正的，這也是整個系統必須要做的工作，因為你做的再好誤差也會存在的。硬體部分呢，就是要求盡量把精度作高，為軟體提供好的條件。

補充回答：

我說的這幾個單運放都是有調零端的，像OP07,27,37,77都有調零端，調整的是失調電壓。

ICL7650沒有調零端，這個調零的過程你可以用後級的運放來調整。

隔離運放可以用BUF634。

我給你上個圖，你看看。

另外，要充分了解一個晶元，是要自己去看晶元手冊的。

⑻ 腦電波生物反饋系統

腦電波生物反饋訓練（又名腦神經反饋訓練，以下簡稱腦訓練），是以高科技專儀器實時採集人的腦電波狀態，屬通過對採集到的數據進行科學的分析，將分析結果與大腦各項指標進行比對，並針對大腦的「短板」（注意力、記憶力、分析力、左右腦平衡力等）制定相應的訓練方案，再通過「用大腦來控制電腦游戲」的形式，讓學員在游戲的過程中，有針對性的對大腦的弱項進行訓練，逐步提升指標，最終達到讓大腦的各項指標達到一個較高水平的完美平衡狀態的過程。?腦電生物反饋訓練涉及到的技術：腦電波信號採集、腦電信號與數字信號的互譯技術，腦電生物反饋技術，人機互動技術，腦神經生理學，腦智能教育研究，可穿戴移動設備學等，可以說是集中了目前世界上最前沿的科學理論、最先進的技術成果與一身。? 腦電生物反饋訓練在世界上除了廣泛應用於教育領域之外，在針對問題兒童（自閉、多動、抑鬱、狂躁、網癮戒斷等）的治療、成年人的大腦開發、腦力工作者減壓、中老年人預防阿爾茲海默症等領域方興未艾。

⑼ 腦電信號在示波器上可以看到，一接採集卡，信號立刻就沒了，求助

阻抗不匹配造成的.
採集卡的輸入阻抗太小,你可以在輸入採集卡之前,加一個放大電路,或者阻抗轉換電路.

⑽ 有沒有做腦電信號採集電路，然後可以採集到波形的求請教啊

你是採用採集卡還是用外部通訊，如USB、RS232等？
如果是採集卡，建議先用廠家的常式進行調試。
如果通過通訊埠獲取數據，先用測試工具調試通訊。