基于TGAM模块的穿戴式脑电实时采集监护系统

设计了一种基于TGAM模块的穿戴式无线脑电采集监护系统.文章先后详细阐述了本系统的工作流程、硬件设计和软件设计,系统利用干电极采集脑电原始数据,TGAM模块和微处理器进行数据处理与分析,安卓APP进行数据的显示和日常监护,同时,当脑电异常时,预警模块及时报警,实现了全方位动态实时的脑电采集与监护.经验证,本系统实时性较强,便于携带.     

基于单通道脑电信号的疲劳检测系统

针对目前高强度劳动人群频繁猝死的情况,文中设计了一套基于单通道脑电信号(Electroencephalography,EEG)的疲劳检测系统,以实现对该类人群疲劳程度的准确判定,起到预警效果。系统利用TGAM(ThinkGearm AM)脑电模块采集原始EEG数据,通过蓝牙方式将数据传送至上位机,在上位机中提取EEG的4个基本节律成分(δ,θ,α,β),以节律信号的相对频带能量作为表征疲劳状态的脑电特征,并利用Fisher判别分析(Fisher Discriminant Analysis,FDA)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)两种方法对脑电特征进行分类,给出评估结果。实验结果表明,所设计的基于单通道EEG的疲劳检测系统能够实现准确率较高的疲劳状态检测。