该模型采用图扩散学习技术,模拟癫痫波在大脑中的传播过程,显著提高了颅内脑电信号(SEEG)在癫痫发作检测任务中的性能。 通用模型构建:为了实现模型的通用性,团队进一步收集了海量的脑电信号数据(达到TB级别)。基于对脑信号时空传播特性的深入理解,预训练出了脑电领域的基础...
(1)脑电信号幅度非常微弱,频率范围0.5~50Hz,一般头皮脑电信号只有50μV左右,超过±100μV的就可以看作是噪声。 (2)脑电信号是一种随机性很强的非平稳信号。之所以说它随机性强,是因为影响它的因素太多,其规律又尚未被认识。 (3)脑电信号是非线性信号。生物组织的调节以及自适应...
使用专业的脑电数据采集软件来进行数据记录和管理,可以保存在计算机或其他存储设备中以进行后续分析。 数据分析: 对采集到的脑电数据进行预处理,包括去除噪声、伪迹去除、阻抗校正等。 进行时域、频域、时频域分析,如ERP、功率谱密度、小波变换等。 使用机器学习方法进行模式识别和功能连接分析。 常见脑电信号分析方法 ...
脑电信号放大器: 将电极连接到专业的EEG放大器和采集系统,放大脑电信号以便记录和分析。 放大器通常包括多个通道,以便同时记录多个脑区的信号。 受试者最好身体处于静止状态,在实验中减少EOG(眼电) 、 EMG(肌电) 、ECG(心电) 等干扰。 【脑电信号采集器】 ...
是一种信号处理技术,用于将脑电图(Electroencephalogram,简称EEG)信号分解为不同频率范围的成分。脑电信号是通过电极放置在头皮上记录的电位变化,反映了大脑活动的电信号。 脑电信号...
脑电信号是脑神经组织的电生理活动在大脑皮层表面的总体反映[1],因此分析大脑结构有利于更好地阐述脑电波原理。大脑皮层,也称大脑皮质,是人脑的三大部分之一,主要负责人体的认知以及情感功能。大脑皮层被三条沟壑分成五个大部分,它们分别是额叶、顶叶、枕叶、颞叶以岛叶[2](如图2-1)。
问题一:数据去冗余每个被试者的脑电信号,对于每个目标字符闪烁事件记录的脑电信号共20个通道,大约3000多条数据。原始脑电数据量较大,数据已经在正负类比例上产生较大差距,正例较少导致训练结果一般。另一方面,原数据包含的信息过多,部分通道间的信息有较强相关性,造成数据冗余,对分类产生一定的干扰。度量指标...
所以其中之一的大脑脑电波会通过共振传输给另外一个大脑,这就是心灵感应。对于现代通信技术而言,我们只要知道某个人的脑电波共振频率,那么我们也可以与他实现“人工心灵感应”。现在我们知道人体神经系统使用生物电脉冲来传递信号,而物理学知识则告诉我们,变化的电流会感应出电磁波。人脑使用各种不同的电脉冲来传递不...
1、对P300脑电数据去除冗余信息降维。 2、对不同视觉刺激下的脑电波进行分类,判断闪烁的行或列中是否包含目标字符,最终确定目标字符。 3、对睡眠脑电信号进行分类,根据不同波对应频率范围内的能量比,确定睡眠状态。 数据预处理 建立数据字典 P300脑机接口数据包含训练用的12个已知字符的脑电数据,和测试用的8个未...