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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
基于脑电信号的新型卷积神经网络情感识别
以ADS1298转换器为基础,通过将高精度模数转换与数字降噪处理技术结合来简化信号调理硬件电路设计,利用芯片内部集成的右腿驱动模块设计了右腿驱动信号电路,实现一种精度高、体积小、低功耗的多通道脑电信号
为了分析附加汉字默读的多模态意识任务所激活的大脑皮层,采用空间源定位分析与意识任务相关的脑电信号。首先采用独立分量分析算法将所有电极的脑电信号分解为各自独立的分量,每个分量可视为来自一个等价偶极子,并
本文详细介绍了表面肌电信号检测系统的研究。
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。
描述了数字通信系统中的数字下变频和数字上变频的基本原理。
为了提高脑思维任务分类精度，提出了一种基于小波包分解和多分类器投票组合的运动想象任务分类方法。该方法利用小波包分解对经过预处理的脑电信号进行分解，提取所有频带上的相对小波包能量特征；根据不同脑思维任务
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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