脑电信号检测芯片ADS1299器件手册芯片

从深度学习方面解析脑电信号，通过方差计算脑电特征。

详细论述了USB 2.0接口脑电信号采集电路的设计过程。该系统实现了脑电数据的采集、高速传输和实时处理,有效解决了传统脑电数据采集系统速度慢,处理功能简单,数据存储量小,连接复杂等缺陷,满足了实际需要

基于复杂网络的脑电信号分析 将时间序列中值的范围粗粒化为Q分位数,......,,并且令M是从时间序列X∈T到网络g∈G的映射,其中,是一组节点N和边A。具体来说,一旦识别出Q分位数,M就将每个分位数

给出了多尺度熵的算法步骤，对生理信号中两种常见噪声白噪声和1/f噪声的多尺度熵进行了研究，分析表明1/f噪声有比白噪声更为复杂的结构，探讨了混沌信号logistic映射的多尺度熵特征，在此基础上对不同

采用相空间重构方法将一维脑电信号转换成复杂网络进行研究。将一维时间序列构造成多维相空间, 计算多维时间序列任两个向量点间的距离得到加权矩阵, 选择恰当的阈值将加权矩阵转换成二进制矩阵, 该二进制矩阵视

使用小波变换提取脑电特征

脑电是一种微弱的生物电信号,是脑神经细胞传导信息时在大脑皮层或头皮表面电活动的总体反映。脑电信号一般是通过放置在头皮的电极来获取,然后通过电极导联耦合到差动放大器的输入端进行放大,最后由脑电记录设备记

脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换

本算法主要用于处理情绪脑电信号并提取微分熵、模糊熵和多尺度排列熵等特征，以进行情绪分类。Python代码中详细注释了每个步骤，包括特征提取和SVM分类器的使用。SVM分类器采用网格搜索和交叉验证进行参

摘要:高性能的便携式脑电信号的采集设备对临床医学和认知科学研究领域具有重要意义,设计了基于ADS1298和FPGA的高性能脑电信号采集系统。给出了脑电信号采集系统的总体设计,重点阐述了ADS1298的