通过分析EEG信号,研究人员和临床医生可以了解大脑在不同状态下的活动模式,如睡眠、觉醒、认知任务执行等,以及诊断和监测一些脑部疾病,如癫痫、睡眠障碍和脑损伤等。 一般来说,EEG信号是以波形的形式表示的,通常包括不同频率范围内的波动,如δ波(0.5-4Hz)、θ波(4-8Hz)、α波(8-13Hz)、β波(13-30Hz)和γ波(
峰值检测:如癫痫棘波、尖慢波检测(临床EEG)。 2. 频域分析 傅里叶变换(FFT):计算功率谱密度(PSD),分析各频段能量(如α波增强)。 时频分析: 短时傅里叶变换(STFT):观察频率随时间变化(如运动想象时的β波抑制)。 小波变换(Wavelet):更高分辨率的时频分析(如Morlet小波)。 3. 空间分析 地形图(Topoplot):...
首先,TF分析相对于其他EEG方法的一个主要优势是其可解释性。因为神经元振荡是大脑的基本属性,TF分析提供了关于EEG数据捕获的过程下的神经生理机制更直接的信息。这也促进了神经生理学多学科的连接。其次,因为TF分析提供了信号强度(功率)、各试次阶段一致性(ITPS)和连通性(ICPS)的单独测量,它们可能为神经认知过程的发...
近年来,人类睡眠脑电图(EEG)研究激增,采用了越来越复杂的分析策略将电生理活动与认知和疾病联系起来。然而,正确计算和解释当代睡眠EEG中使用的指标需要注意许多理论和实际的信号处理细节。本研究回顾了与频谱分析、蒙太奇选择、相位和振幅信息提取、替代结构相关的几个方法学问题,说明了方法选择对结果的影响,以及通过可视...
脑电信号的分析分类处理主要包含三个阶段:脑电信号预处理、特征提取和分类识别。每个阶段都有各种不同的处理方法,本文对每个阶段的分析处理方法进行综述。 [关键词]脑电图;信号处理;特征提取;分类识别;深度学习 A review of EEG-based Analysis and Classification M... ...
EEG（Electroencephalogram，脑电图）数据是通过测量大脑皮层电活动产生的微弱电信号来记录的大脑活动数据。EEG数据特性 EEG数据具有高噪声、低频、非线性和个体差异等特点，需要采用特定的计算方法和算法进行数据处理和分析。EEG数据的采集与预处理 EEG数据采集 EEG数据采集通常通过在头皮上放置多个电极来测量大脑皮层的电...
EEG信号显示为不同频率范围内的波形，如δ、θ、α、β和γ波，分别对应不同的觉醒程度、注意力水平和情绪状态。离线预处理分析通常包括对0.5 Hz至75 Hz的带通滤波和50Hz的陷波滤波以去除工频信号干扰。时域处理中，绝对幅度超过75 µV的采样点可能被视为噪声，需进行相应处理。EOG（眼电）...
EEG信号是由在头皮上放置的多个电极记录获得的,这些电极将头皮上脑活动的电位变化转化为数字信号,在计算机上进行记录和处理。EEG信号的采集受到诸多因素的影响,如电极间的距离和放置位置、噪声等。 2.信号预处理 EEG信号预处理是指去除信号中的噪声和伪迹,使得后续的分析更加准确。常用的预处理方法包括滤波、伪迹去除、...
在EEG脑电信号的分析上面 J。通过上述方法 提取EEG信号的特征,可为某些大脑疾病提供f临床 上的诊断依据并进一步给予有效的治疗,具有重要 的临床应用价值。 1 脑电分析方法 1.1 时域分析法 时域分析法是EEG脑电信号研究最早发展起 来的分析方法,其具有较强的直观性、物理意义明确 ...