脑电信号分析的程序

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如何提取有效的特征一直是情感研究的一个热点。结合脑电信号非线性方法中排列熵计算效率高、样本熵计算准确率高的优点，提出了等分符号化熵（ESE）算法，并试图验证这种新的特征在情感脑电分析中的有效性。该算法

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心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成部分，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。心电图反应人体心脏工作状况，各个波形的不同形式往往体现了某些病变。本实验通过

针对现有的单一特征提取算法对运动想象脑电信号识别率不高的问题,提出一种以相关系数改进的经验模态分解(EMD)的特征提取算法。对已有的BCI竞赛数据中C3、C4两个通道脑电数据进行预处理,之后通过EMD

由于脑电信号处理一般都是基于数字技术,因此电极采集到的模拟信号经信号调理后,通过A/D转换器转换成数字信号是必不可少的过程。这里提出一种基于FPGA和AD977A的脑电信号数据采集系统,采用FPGA作

提出基于脑电信号(EEG)的睡眠分期研究。利用离散小波变换(DWT)的db8小波分解得到的细节分量作为信号新的表达,把各个细节分量能量作为特征,建立带高斯径向基核函数(RBF)的非线性支持向量机(SV

基于CSP与SVM算法的警觉度脑电信号分类基于CSP与SVM算法的警觉度脑电信号分类疲劳驾驶是造成交通死亡事故的重要原因之一，而疲劳又与人的警觉程度密切相关。因此，对警觉度进行分析和评价，并及时提醒驾

首创一种新型的脑电检测技术。将多路ERP脑电信号分别经各自的前置放大电路、模/数转换电路进行采样和A/D转换,形成多路并行数据流,最后经数据汇集装置汇集成一路高速串行数据流,再经光纤介质传输到计算机进

近年来利用脑电信号反映镇静水平和麻醉药物浓度,以用于麻醉深度的监测,并越来越受到临床重视,成为研究的热点。早期对脑电信号监测麻醉深度主要是依靠EEG波形的时域特征分析,随着快速傅里叶变换(FFT)技术