基于 STM32 的脑电信号采集系统设计

脑电信号包含大量的脑功能状态信息,已被广泛应用于脑神经疾病诊断、脑机接口、睡眠分期、麻醉深度监测等领域。脑电信号是幅度为微伏级的生物电信号,频率不超过 150 Hz,极易受到眼电、心电等信号干扰,因此,有效提取脑电信号是分析脑电信号的前提。文章设计了基于 STM32 的脑电信号采集系统,实现脑电信号的有效采集。通过贴在前额的三导联生物电极,将脑电信号感应至预处理电路,在前端模拟电路中对信号进行多级放大,并设计了无源滤波网络及多个有源滤波器对信号进行滤波和调理,同时加入电平抬升电路、电极连接状态检测电路。利用 12 位模数转换器将脑电信号转换为数字信号,并通过蓝牙模块传至上位机,实现脑电信号的有效提取与传输,为下一步处理分析提供基础。通过对比采集到的脑电信号和国外同类产品的输出,验证了该脑电采集系统的有效性。     

基于运动想象的脑电小车控制系统设计

为了实时采集并判断和分类人脑运动感知信息,文中基于人脑运动想象脑电信号设计了一套以共空间模式特征提取算法和支持向量机分类算法为核心的采集与判别系统,能够实时采集并分类人脑自发脑电信号,将不同运动想象的结果作为指令表达在智能小车的运动状态上,从而实现脑电实时直接控制小车实物。在此设计中完成了对系统整体的调试并对脑电等相关数据进行采集处理。分析结果表明,该系统稳定,分类准确率高,符合预期的设计要求。     

基于Android的脑电信号无线采集与分析系统设计

提出一种基于Android平台的脑电无线采集与警觉度监测终端的设计。采用Wi-Fi作为无线通信方案,以Android手机作为上位机,在手机上设计应用程序,通过手机应用程序可以方便地实现对采集设备的参数设置、无线连接、数据接收、波形显示、数据分析和文件存储。Android手机端通过Wi-Fi与下位机建立通信,实时接收Wi-Fi模块发送的脑电数据,绘成脑电图,并能通过手机端向下位机发送控制命令,再将基于极限学习机的脑电信号分类算法通过Java编码移植到手机内部,分析脑电信号所携带的警觉度信息。立足便携式脑电信号无线采集系统,在系统中加入基于Android系统的传输控制方法,并植入训练速度快、分类效果好的算法程序,为便携式脑电信号采集提供了一个新方案。     

八通道经颅刺激脑电调控系统的设计

为提高经颅电刺激治疗的精确性和实现个性化治疗,设计了一种八通道经颅刺激脑电调控系统,在经颅电刺激的前和后监测并分析脑电信号,根据脑电信号状况调整经颅电刺激的参数,评价经颅电刺激治疗的效果;以STM32F407VET6为核心控制器件实现经颅电刺激与脑电信号采集的功能切换,软件上利用C#和MATLAB混合编程实现脑电信号的波形显示、频谱分析以及刺激参数的调整;实验结果表明,系统在输出经颅电刺激前和后成功地采集到脑电信号并进行数字处理;脑电信号眨眼波形与静息态α波形明显,系统可输出直流电刺激和标准方波、标准三角波以及自定义波形的交流电刺激,刺激电流幅值0～2 mA,频率0～1 000 Hz。     

基于虚拟仪器技术的脑电信号采集与分析系统

本系统利用虚拟仪器技术,实现了16导联脑电信号的实时采集与处理,并针对脑电信号的特点,运用小波变换对脑电信号进行分析处理,以达到对脑部疾病的辅助治疗的目的。该系统具有良好的实时性和通用性,可用于对儿童注意力缺陷和多动症(ADHD)的诊断与治疗,也可应用于其他脑电反馈治疗。     

一款便携式脑电采集系统的设计与实现研究

针对脑电采集系统中存在的应用需求，设计一种基于STM32的便携式脑电采集系统。该系统采用3.7V聚合物锂电池供电，设计有信号采集处理模块、主控模块、无线通信模块和上位机显示，利用蓝牙2.0标准进行数据传输实现前额脑电信号的实时监测和专注度分析，具有携带便捷、功耗低、显示界面友好等特点。目前，该系统运行平稳应在脑电监测及诊断等领域具有一定的应用价值。     

脑电信号在线采集系统设计与实现

为了实现对脑电信号的实时采集,设计了一种基于ADS1299的无线脑电信号采集系统。该系统由硬件和软件两部分构成,硬件部分由以ADS1299为核心构成的信号采集模块、ATmega328主控制模块、RFD22301数据传输模块组成;软件部分则使用Java编写上位机检序,能够实时显示与处理脑电信号。高共模抑制比和高信噪比的前置放大器设计是信号采集模块设计的关键。同时,对经典的双T陷波电路进行改进,使得Q因子可调。通过一系列的采集和处理,最终实现脑电信号在上位机上的实时显示。     

基于ARM的脑机交互信号采集系统设计

在脑机交互(BCI)中,基于ARM以太网接口设计了脑电信号采集系统,主要由以太网控制器、ARM处理器、LCD液晶触摸屏组成.以太网控制器实时接收EEG信号处理器通过以太网发送来的脑电数据包,然后通过SPI接口将数据包送到ARM处理器内部,接收完毕后ARM处理器将数据包层层解封,最终得到脑电数据,进而可对脑电数据进行进一步处理,同时通过LCD液晶屏实时显示脑电图.相对于以电脑为中心的传统脑机交互信号采集系统,该系统具有体积小、能耗低、携带方便和实用化强等优点.试验证明,脑电信号的采集以及一些简单的信号处理可以在该系统中很好地实现.更多的信号处理正在进一步的试验中.本设计将逐步代替电脑,成为脑电信号采集和处理的中心,为脑机交互技术的实际应用提供可能,促进脑机交互研究向小型化,产品化方向发展.     

基于LabVIEW的脑电信号分析系统研究

本文简单介绍了脑电（EEG）信号和小波分析的基本理论,讨论了小波分析在脑电信号处理中的优势。在虚拟仪器开发平台LabVIEW上设计了脑电信号分析系统,利用小波分析实现了对脑电信号的滤波处理和脑电节律的提取并对脑电功率谱分析进行了讨论。     

一种嵌入式脑电数据采集系统设计

以Kintex-7系列FPGA为控制核心，通过三段式有限状态机控制方式对64通道脑电信号进行数据采集，并通过千兆以太网将脑电信号传输至电脑。仿真和实测结果表明，所设计的嵌入式脑电采集系统能够实现稳定可靠的脑电信号采集，且经过实验验证，所采集的脑电信号符合要求，为便携式脑电信号采集系统设计提供了一种参考方案。     

基于WSNs的设施农业环境远程监控系统设计

针对现有设施农业环境远程监控系统的不足,对其监控方案进行改进,将无线传感器网络和嵌入式技术相结合,设计了基于CC2530的传感器节点软硬件结构和基于S3C2440的嵌入式设备的软硬件结构。设计了基于改进蚁群算法的路由协议。实现了对监测区域的环境信息的实时、可靠地采集和传输。实验结果表明：该系统在实现传统监控功能的基础上能够提供给用户更直观的信息显示、具有移动监控的功能、系统的成本低并且网络能耗负载均衡。     

基于特征值分布的自适应MIMO接收方法

多输入多输出(MIMO)系统性能优劣依赖于信道的相关特性,空分复用技术适用于低相关信道,而波束形成技术适用于高相关信道。依据上述信道相关特性,提出一种基于信道特征值分布的自适应MIMO接收方法。该方法以均匀圆形天线阵列结构为基础,能够根据信道相关情况动态选择接收方式:当角度扩展较大时,选用传统MIMO接收方式(称为天线MIMO方式);当角度扩展较小、多径独立时,选用基于智能天线的多波束接收方式(称为波束MIMO方式)。分析角度扩展、多径对信道特征值分布的影响,并给出自适应MIMO接收切换的条件。仿真结果表明,该方法能够适应复杂的无线环境,误码率较低,性能更加稳定可靠。     

数字矿山通信网络无线基站的设计与实现

针对现有矿井通信系统各自封闭、相互之间不能兼容的现状,提出基于WiFi的数字矿山通信网络系统的设计方案,设计开发用于构建通信网络系统的无线基站。该无线基站采用先进的可编程片上系统技术,实现WiFi语音通话、WiFi视频监视、人员定位等多种功能,为矿山资源开采的可视化、可知化和生产过程的可控化提供技术支持。测试结果表明,该基站网络性能好,能满足实际应用的要求。     

基于有限反馈机会波束的无线传感器网络

无线传感器网络中的传感器要把被监测的数据有效地传输到远端的收集器,且其节点的能量有限,为了提高衰落无线信道中无线传感器网络通信的有效性,提出基于有限反馈机会波束的无线传感器网络,基站设置多天线,传感器节点设置单天线,构成MISO系统,在每一时隙基站选择处于峰值状态的传感器节点进行通信。设置反馈门限,当传感器节点的接收信干噪比大于反馈门限时,对信干噪比进行量化,再将量化电平反馈给基站;否则,无需进行量化和反馈。以吞吐量最大化为原则设定最佳反馈门限和量化电平,在瑞利块衰落信道中对系统进行仿真,结果表明:随着节点数的增加,该系统的反馈数可降至传统模拟反馈的1%以下,大大降低了反馈量,提高了系统的效率和节点能量利用率。     

面向脑控车辆的模糊融合控制方法研究

脑控车辆（brain-controlled vehicle,BCV）是指利用脑机接口（brain-computer interface,BCI）解析驾驶员的脑电信号（electroencephalogram,EEG）从而获得控制命令的车辆,其性能受BCI本身性能影响很大。目前,BCI的识别准确率、可识别分类的指令数都受限,并且其指令识别时间较长,因此仅靠脑电信号控制的车辆,其控制性能并不理想。针对在BCI性能受限的情况下提高脑控车辆的控制性能这一问题,基于模糊逻辑,提出了一种模糊脑控融合控制的方法：基于模糊离散事件系统（fuzzy discrete event system,FDES）监督理论对于驾驶员给出的脑控指令的正确程度进行监督评估;同时基于模糊逻辑设计一个自动控制器根据车辆当前状况进行模糊推理得到自动决策;根据评估后驾驶员指令的正确程度与自动决策进行二次模糊推理,对自动决策作出更符合人意图的调整,得到最终决策。为证明所提方法的有效性,采用一种新型的SSVEP（steady-state visual evoked potential）型脑机接口设备。并基于此平台,设计了后续实验,验证了所提出的方法能够在BCI性能受限的情况下提高脑控车辆的控制性能。     

基于改进EMD的脑电信号去噪方法

以经验模态分解(EMD)为理论基础,提出一种相似波形加权匹配的方法,对脑电信号(EEG)端点进行延拓,改善EMD分解过程中存在的端点效应,利用延拓后的EMD方法对EEG进行去噪。基于美国加州理工学院数据库中EEG的仿真结果表明,延拓后的EMD方法可有效去除EEG波形中的噪声部分,使EEG的特征更明显。     

基于无线传感器网络的隧道照明控制系统

针对当前隧道照明控制系统在节能性和安全稳定性上的一些不足,设计了一种新的基于无线传感器网络的隧道照明控制系统,建立了系统的总体架构。系统以Zig Bee模块CC2530为无线传感器节点核心,将各节点采集的车流量和洞内亮度等信息处理后传输到远程监控计算机。对系统的电源电路、调试器电路、RS—232接口电路进行了设计,完成了相应的软件控制系统。软件仿真和数学分析表明:该系统能有效地控制光线的连续性,节能效果良好。     

一种基于人体脑电信号的机械手臂控制系统研究

文章提出了一种基于脑电信号的机械手臂控制系统的设计思路。该系统主要由电极、脑电采集电路、在线检测算法、外设等部分组成。系统采用闪烁刺激使操作者产生基于稳态视觉的诱发电位信号,通过采集电路将信号送入计算机中,由软件对其进一步处理和分析,转换成相应的控制命令控制机械手臂操作。检测算法中解决了脑电信号基线漂移和能量波动问题的困扰。实验显示,系统具有很高的检测实日寸性和准确率。     

一种快速构建/替换模型的通用实时仿真系统

提出一种综合运用实时工具箱(RTW)与Windows实时扩展子系统(RTX)构建实时仿真系统的方案。采用实时动态链接库(RtDll)形式封装由RTW生成的模型代码,实现由成熟软件快速建模并由自定义VC工程快速封装的模型。根据仿真过程设计可动态加/卸载仿真模型的仿真引擎,兼顾模型与引擎的解耦和实时交互,实现模型输入输出信息的及时传递和模型参数的在线调整。该系统在运行结果与Simulink一致的同时提高了仿真实时性,适用于快速建模与实时仿真实验。     

基于ERP信号的目标检测研究综述

目标检测技术应用广泛,现有的基于计算机视觉的目标检测方法由于目标遮挡、光照强弱等因素难以适应复杂场景的需求。而人脑的高级认知能力和快速感知能力在处理复杂情况时具有一定的优势。基于事件相关电位（Event-Related Potentials,ERP）的脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）系统与特定事件相关,可检测独立于自发脑电的高级认知活动,是当前人工智能领域的研究热点之一。针对基于ERP信号的目标检测各个环节进行了研究现状的全面归纳,梳理了以快速串行视觉呈现（Rapid Serial Visual Presentation task,RSVP）为主的实验范式,包括呈现模式、目标视场角、目标复杂度等设计因素。总结了脑电信号分析中的预处理方法、特征提取和特征分类算法,介绍了其在人脸识别、军事作战、医学分析等领域中的初步应用。探讨了目前研究中存在的问题和挑战并展望未来的研究方向与应用前景。