本发明解决其技术问题的解决方案是:利用eeg-nirs融合特征的动作意向分类方法,包括以下步骤:步骤一、对采集到的脑电(electroencephalo-graphy,eeg)信号做预处理;步骤二、对采集到的近红外光谱(near-infraredspectroscopy,nirs)信号做预处理;步骤三、对eeg信号提取特征;步骤四、对nirs信号提取特征;步骤五、将步骤三和步骤...
EEG测量的是两个部位（通常称为活动部位和参考部位）随时间变化的电位差。眼球运动和眨眼会影响EEG记录，...
通过结合脑电(EEG)和近红外(NIRS)技术,实现了在神经认知科学研究和运动医学康复中获取高时间和空间分辨率的大脑活动信息。 一、方案背景: 结合脑电(EEG)和近红外(NIRS)设备的同步方案,为针对神经认知科学研究和运动医学康复领域提供了一种综合性的方法。脑电记录大脑皮层的电活动,而近红外则测量大脑组织内血液氧合...
simultaneous_EEG-NIRS 是一种神经影像学技术,结合了脑电图(EEG)和近红外光谱(NIRS)。该技术旨在同时获取EEG和NIRS信号,以提供对大脑活动的更全面和准确的理解。 脑电图测量脑部神经元的电活动,并通过电极放置在头皮上来捕捉到这些活动。而近红外光谱则测量了血氧水平和血液流量的变化,通过在头皮上放置光源和探测器...
EEG 是无创的检测方式[5].EEG 可以直接检测人的 生理电信号,被广泛用于脑科学的检测研究[6].EEG 和 NIRS 都具有较高的时间分辨率,检测装置都具有无创, 便携等优点,是脑功能检测的有力手段[7].EEG 和NIRS 技术某种意义上是互补的:EEG 提供了非常高的时间 分辨率,但空间分辨率较低.NIRS 由于入射光强在组 织...
1.1高时间分辨率：EEG具有出色的时间分辨率，能够捕捉到神经活动的毫秒级变化，适用于研究需要高时序分辨率...
EEG-NIRS融合自适应小波阈值RCSP算法Keras深度学习脑机接口(BrainComputerInterface,BCI)是指通过对人脑神经系统电活动信号的采集,识别及处理,将人脑发出的指令直接传递给指定的机器终端,操纵机器设备运行的技术.前期脑机接口的发展都是基于单一模态技术,容易出现"BCI盲"以及分类准确率不高等问题.因此,双模态信号的脑机...
针对临床麻醉的实际环境,分析了EEG-NIRS系统各部分的设计方法:为了提高传感器安放的快速性,设计了可更换的粘贴式设计;为了防止环境光干扰,对近红外采用了频分复用的设计方法,并通过仿真确定了这种方法的有效性;为了减小体积和减少外部线路,采取了WIFI通信方式.在EEG-NIRS数据的预处理上采用了SGSF算法,通过与不同滤波...
(BrainComputerInterface,BCI)是指通过对人脑神经系统电活动信号的采集,识别及处理,将人脑发出的指令直接传递给指定的机器终端,操纵机器设备运行的技术.前期脑机接口的发展都是基于单一模态技术,容易出现"BCI盲"以及分类准确率不高等问题.因此,双模态信号的脑机接口研究应运而生,此后不断发展.本文研究了基于EEG-NIRS...
基于NIRS-EEG的穿戴式多模态脑功能检测装置,包括NIRS-EEG检测单元、超低功耗控制单元、状态提示单元、蓝牙通讯单元、按键输入单元以及电源供电单元; 所述NIRS-EEG检测单元用于采集用户大脑的脑血氧信号和脑电信号; 所述超低功耗控制单元分别与NIRS-EEG检测单元、状态提示单元和蓝牙通讯单元相连,超低功耗控制单元通过SPI接...