腦電信號濾波

1. 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。

2. 如何用matlab進行腦電信號預處理

在Matlab中，信號往往表示為一個數組，濾波器則是一個函數，利用這個函數去濾波。舉個例子；專x是信號，x=[]；y是濾波屬的輸出，用的語句就是：y=filter(b,a,x);其中a和b是要選定的濾波器參數。

3. 關於數字信號處理的問題，我想知道這個濾波器是不是很好

1.如果給定濾來波器指標，看是自否達到指標要求進行評價
2.若未給濾波器指標，則利用filter濾波函數，讓信號通過這個濾波器就可以看到濾波器結果，這樣就可以看到濾波器效果
3.注意模擬頻率與數字頻率之間的關系

4. 腦電信號分析方法及其應用的內容提要

腦電信號分析已經在腦科學研究中占據了越來越重要的地位。《腦電信號分析方法及其應用》共7章。第1、2章涉及生理基礎和實驗基礎在內的相關知識。第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重點回顧了傳統腦電分析方法；第4章側重於動力學特性的分析，重點介紹了一些新的分析方法，如混沌理論、資訊理論和復雜度分析等；第5章主要介紹其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。全書的最後兩章是實例部分。第6章是腦電分析應用領域的綜述，內容涉及臨床疾病的輔助診斷、腦電逆問題、認知科學研究中的腦電分析以及腦一機介面。第7章是上述方法(第4、5章為主)的應用實例介紹。
《腦電信號分析方法及其應用》可供生物醫學工程中腦信號處理方面的研究人員、大中專院校的相關專業的研究生，以及醫院腦電圖室的醫務工作者參考。

5. 腦電信號的訓練數據和測試數據可以用不同的濾波器濾波嗎

3.12無線遙測實時腦電示波器軟體 4.實驗測試結果 4.1使用的儀器 4.2放大心電模型及其數據傳輸技術的研究 9. 基於DSP技術的心電信號自動檢測、分析和

6. 既然腦電波屬於電磁波，可以屏蔽嗎用什麼方法，材料

雖然變化的電流產生變化的磁場、變化的磁場又產生變化的電場，所謂電版磁波，變化電流也就權是如此輻射出電磁波；但實際上，變化較慢的電流是不容易向外輻射能量的（或許不容易檢測出來），所以，由生物活動所產生的低頻生物電流（包括腦電信號）所輻射的電磁信號，一般設備都難以檢測到，實際應用的測量心電、腦電、肌電的設備，都需要直接接觸被測者的肌體才能收集到相應的電信號；測量中需要屏蔽的，是外部環境對信號的干擾（也就是外界干擾比所需信號強得多）；
有所謂腦電波感應事件，似乎是腦電波的收發現象，但未見實際測試數據，所謂「測謊」，也沒有通過無線接收受測者電磁波實現的實例，也許就是到目前沒有設計屏蔽腦電磁波發射信號的原因。

7. 如何提高腦電在信號採取和濾波處理抗干擾性

控制匯流排主要用來傳送控制信號和時序信號。控制信號中，有的是微處理器送往存儲器和輸入輸出設備介面電路的，比如：讀/寫信號、片選信號、中斷響應信號等；也有是其它部件反饋給CPU的，比如：中斷申請信號、復位信號、匯流排請求信號、設備就緒信號等。

8. 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。

9. 怎麼干擾腦電波接收

在腦控受害者眼中，他們認為是有人人為使用高科技設備，以遠距離向他回們的大腦發射可轉答換成影像、聲音、動作指令的電波，導致其大腦中產生一些影 像、對話、場景，以及導致其產生一些匪夷所思、無法控制的舉動，例如傷害自己或者傷害別人。腦控已經嚴重影響到了人們的正常工作和生活，使人們陷入痛苦之 中。

腦控屏蔽器可以有效的屏蔽腦控信號使人擺脫腦控的煩惱，回到正常的工作和生活當中來，聽不到所謂的「影像、對話和場景」。

腦控屏蔽器是天津市英訊科技有限公司自主研發的高科技屏蔽器產品，具有操作靈活、使用方便的特點，手持使用，電池工作，便攜小巧，隨身攜帶！

全球首款手持型腦電波屏蔽器YX- 007mini-S（6端子）/-F（4端子）在天津市英訊科技有限公司誕生，採用世界先進的「粒子流」屏蔽技術，屏蔽腦電波信號，使腦電波採集設備失 靈，是腦電波受控者的人士隨身必備安全防護產品。產品採用鋁制外殼手感輕便，利於攜帶，體積和iphone6 plus大體相當。

10. 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。