脑电信号滤波

1. MATLAB 脑电信号处理

有三种常见的方式：
1. A=importdata('filename.txt') 则A就是n*m的矩阵了；
2.load filename.txt 这样也是载入n*m的矩阵；
3.在MATLAB的work文件夹下，选择想要导入的数据，用右键importdata,根据向导一步一步导入即可。

2. 如何用matlab进行脑电信号预处理

在Matlab中，信号往往表示为一个数组，滤波器则是一个函数，利用这个函数去滤波。举个例子；专x是信号，x=[]；y是滤波属的输出，用的语句就是：y=filter(b,a,x);其中a和b是要选定的滤波器参数。

3. 关于数字信号处理的问题，我想知道这个滤波器是不是很好

1.如果给定滤来波器指标，看是自否达到指标要求进行评价
2.若未给滤波器指标，则利用filter滤波函数，让信号通过这个滤波器就可以看到滤波器结果，这样就可以看到滤波器效果
3.注意模拟频率与数字频率之间的关系

4. 脑电信号分析方法及其应用的内容提要

脑电信号分析已经在脑科学研究中占据了越来越重要的地位。《脑电信号分析方法及其应用》共7章。第1、2章涉及生理基础和实验基础在内的相关知识。第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；第4章侧重于动力学特性的分析，重点介绍了一些新的分析方法，如混沌理论、信息论和复杂度分析等；第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。全书的最后两章是实例部分。第6章是脑电分析应用领域的综述，内容涉及临床疾病的辅助诊断、脑电逆问题、认知科学研究中的脑电分析以及脑一机接口。第7章是上述方法(第4、5章为主)的应用实例介绍。
《脑电信号分析方法及其应用》可供生物医学工程中脑信号处理方面的研究人员、大中专院校的相关专业的研究生，以及医院脑电图室的医务工作者参考。

5. 脑电信号的训练数据和测试数据可以用不同的滤波器滤波吗

3.12无线遥测实时脑电示波器软件 4.实验测试结果 4.1使用的仪器 4.2放大心电模型及其数据传输技术的研究 9. 基于DSP技术的心电信号自动检测、分析和

6. 既然脑电波属于电磁波，可以屏蔽吗用什么方法，材料

虽然变化的电流产生变化的磁场、变化的磁场又产生变化的电场，所谓电版磁波，变化电流也就权是如此辐射出电磁波；但实际上，变化较慢的电流是不容易向外辐射能量的（或许不容易检测出来），所以，由生物活动所产生的低频生物电流（包括脑电信号）所辐射的电磁信号，一般设备都难以检测到，实际应用的测量心电、脑电、肌电的设备，都需要直接接触被测者的肌体才能收集到相应的电信号；测量中需要屏蔽的，是外部环境对信号的干扰（也就是外界干扰比所需信号强得多）；
有所谓脑电波感应事件，似乎是脑电波的收发现象，但未见实际测试数据，所谓“测谎”，也没有通过无线接收受测者电磁波实现的实例，也许就是到目前没有设计屏蔽脑电磁波发射信号的原因。

7. 如何提高脑电在信号采取和滤波处理抗干扰性

控制总线主要用来传送控制信号和时序信号。控制信号中，有的是微处理器送往存储器和输入输出设备接口电路的，比如：读/写信号、片选信号、中断响应信号等；也有是其它部件反馈给CPU的，比如：中断申请信号、复位信号、总线请求信号、设备就绪信号等。

8. 有没有做脑电信号采集电路，然后可以采集到波形的求请教啊

你是采用采集卡还是用外部通讯，如USB、RS232等？
如果是采集卡，建议先用厂家的例程进行调试。
如果通过通讯端口获取数据，先用测试工具调试通讯。

9. 怎么干扰脑电波接收

在脑控受害者眼中，他们认为是有人人为使用高科技设备，以远距离向他回们的大脑发射可转答换成影像、声音、动作指令的电波，导致其大脑中产生一些影 像、对话、场景，以及导致其产生一些匪夷所思、无法控制的举动，例如伤害自己或者伤害别人。脑控已经严重影响到了人们的正常工作和生活，使人们陷入痛苦之 中。

脑控屏蔽器可以有效的屏蔽脑控信号使人摆脱脑控的烦恼，回到正常的工作和生活当中来，听不到所谓的“影像、对话和场景”。

脑控屏蔽器是天津市英讯科技有限公司自主研发的高科技屏蔽器产品，具有操作灵活、使用方便的特点，手持使用，电池工作，便携小巧，随身携带！

全球首款手持型脑电波屏蔽器YX- 007mini-S（6端子）/-F（4端子）在天津市英讯科技有限公司诞生，采用世界先进的“粒子流”屏蔽技术，屏蔽脑电波信号，使脑电波采集设备失 灵，是脑电波受控者的人士随身必备安全防护产品。产品采用铝制外壳手感轻便，利于携带，体积和iphone6 plus大体相当。

10. 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。