论文研究用表面肌电信号的小波包熵来识别情感状态 .pdf

癫痫是一种神经系统疾病，发病间歇期的脑电图癫痫样放电是诊断的重要依据。脑电信号是记录大脑细胞电位活动的信息，对其研究可以获取丰富的心理和生理疾病信息。然而，脑电信号具有强背景噪声和微弱信号的特点。本文

微弱光电信号测量电路的设计，刘剑，孙善会，为实现对微弱光电信号的高灵敏测量，本文采用光电倍增管作为高灵敏光电转换器件，研制了一种微弱光电信号测量装置。进行了相应光

Matlab程序，可以自动滤波检测，还可以通过神经网络进行识别。EEGDisplay-0317@(任意不大于32的导联)

脑电信号包含了大量生理与病理信息，通过对脑电信号的处理，不仅可以为医生提供临床诊断的依据，还可以为某些脑疾病提供有效的辅助治疗手段。国内外对于脑电信号进行特性分析和特征提取的研究已经取得了重大的进

提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法。该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行

心电信号（ECG）在采集的过程中总是参杂着各种噪声，可利用小波变换基本原理和方法进行去噪处理。对小波多分辨率理论进行研究后，在分析Donoho的软、硬阈值去噪法的基础上，提出一种改进阈值函数量化方法，

小波包变换在信号处理中的应用，蔡云，戴鹏，本文首先介绍了小波包的理论和小波包算法，由于其具有良好的时-频特性，广泛应用于信号处理中。文中给出了两个具体例子来验证小��

用于心电信号的小波变换去噪程序，很简单，入门级可以看

针对已有的情感生理参数样本类内聚合度低、不同状态较难区分的特点，提出了一种改进的模糊支持向量机识别方法。模糊隶属度函数采用高斯分布形式，高斯分布的参数分别由同类样本数据形成的最小超球体半径和样本之间的

项目描述: 自行设计前端模拟电路采集人体手臂、腿上的表面肌电信号,并进行一定的信号滤波,包括低通、高通,放大后通过KL25Z128VLK4处理器(KL25Z128VLK4数据手册)的A/D实现模数转换