利用小波变换的Mallat算法对癫痫患者的脑电信号进行小波分解,保留脑电的源信号信息,将高频噪声滤除,利于进一步分析[5]。本文利用了DSP快速数据处理的优点,采用性价比高的定点型TMS320C54x
独立分量分析ICA用于脑电信号的提取,详细介绍了独立分量分析的算法与实现,能够分离多源信号
关于表面肌电信号、心电信号等微小信号处理的相关论文,具有很高的参考学习价值,涉及到传感器设计,信号处理,嵌入式系统,物联网,模式识别等多个学科知识。
脑卒中后抑郁患者脑电信号长时程相关性分析.pdf,为调查单侧半球损伤的脑卒中后抑郁患者脑电宽频振荡的长时程相关特性,利用去趋势波动分析这一可量化反映脑电信号长时程相关性的方法,研究了18例脑卒中后抑郁
从麻省理工学院的心电信号数据库中提取出心电图信号
利用差分电路提取人体肌电变化,并且利用单片机转换为数字输出
杭州电子科技大学信号与系统考研2010年真题
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
这项工作的目的是非侵入性地识别处于不同状态的人脑电波,并将其区分为不同级别的精神状态,以便向教室教师提供即时的精神状态反馈并最大程度地提高学习成果。 为了应用这些知识,该项目利用商业NeuroNeed
使用小波变换提取脑电特征
