脑电信号基础知识

在BCI应用中，获取脑信号的途径包括多种技术方式。其中，EEG是最适合脑机接口应用的技术，主要因为无创性、便携式和高时间分辨率是其的优势。EEG是记录头部表面不同位置之间电位差异的时间记录，它起源于分布在大脑皮层的数百万个神经元的同步电活动的总和。现在对于BCI的研究中，大多通过采集受试者的EEG信号，然后通过算法来实现对特定认知和精神活动的检测和识别，并应用于多个领域。

自发EEG和诱发EEG是按照EEG的产生机制进行区分的。神经细胞主动产生的节律性电信号称为自发EEG，即是一种静息态脑电；诱发EEG需要对受试者的某些感官施加诸如光线、声音等外界刺激产生，即是一种大脑局部区域产生的电位变化。根据外界刺激的频率或者性质的不同，可产生不同的诱发脑电。在BCI系统中，易于BCI技术应用的自发EEG信号不需要额外刺激即可随时进行信号采集，实验方法简单方便，而诱发EEG信号即使有特征稳定、识别率高等优点，但是由于诱发引起受试者疲劳且需要具备相应实验条件带来了负面影响，这限制了BCI技术的应用与推广。

脑电信号的主要成分可以根据频带来进行划分：
频带范围为0.5~3Hz的EEG称为波：在额叶和枕叶区域会出现该波。人类处于麻醉和睡眠阶段时才会产生的脑波，可称为“无意识层面”的波。

频带范围为4~7Hz的EEG称为波：在额叶和顶叶区域会出现该波，人类在打瞌睡、浅度睡眠和有情绪等情况下会出现&

运动想象脑电信号数据集及其预处理方法相关推荐

阅读笔记3：基于深度学习的运动想象脑电信号分类算法研究
1.论文信息题目:基于深度学习的运动想象脑电信号分类算法研究作者佟歌单位:哈尔滨工程大学控制科学与工程发表时间:201803 2.笔记 2.1 脑电信号采集及预处理 2.1.1脑电信号分析方法 ...
运动想象脑机接口中迁移学习的完整流程
点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)可以让用户使用脑电信号直接与计算机或其他外部设备进 ...
论文阅读——用于脑机接口的运动意图和运动想象脑电数据分析研究
最近在看脑电数据处理相关的论文,为了更加系统的学习,现在特别做一个论文阅读总结专栏,总结每篇经典论文中的核心点. 用于脑机接口的运动意图和运动想象脑电数据分析研究--庞雅杰(哈尔滨工业大学) 摘要: ...
一种通过scout ESI和CNN解码EEG运动想象四分类任务的新方法
目录导读系统框架实验特征提取结论导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法,以对运动想象(MI)任务进行分类.ES ...
用发型、妆容和面部形态解释人脸识别准确性的性别差异；在CARLA实施的基于交叉口情况覆盖的自动驾驶车辆验证和确认框架；迈向医学同行影响的Shapley价值图框架；确定运动想象脑机接口中各种用户状态和特
中文标题:用发型.妆容和面部形态解释人脸识别准确性的性别差异英文标题:Gendered Differences in Face Recognition Accuracy Explained by H ...
运动想象脑电数据分享
运动想象脑电数据分享运动想象脑电数据分享运动想象脑电数据分享针对之前LZ的第一篇文章脑电数据的实验范式及EEGLAB分析预处理文章链接:https://blog.csdn.net/weixin ...
EEGLAB处理运动想象脑电数据
最近在看论文时,经常看到作者处理数据的过程,之前都是一代而过,知道怎么处理就可以了,一直没有实践,最近需要一些特殊的数据,需要自己处理出来,这里尝试着自己用MATLAB处理数据,记录一下处理过程,主要 ...
32导联博睿康_赛题详情(Competition Details)-运动想象无训练数据集
实验范式简介本实验原始EEG数据由博睿康64导联设备采集(仅包含59个导联的脑电数据,60-64导联无效),采样率为1000Hz.一次完整实验为一个record,一名被试分3天完成多个record; ...
国内研究团队利用神经反馈训练提高运动想象脑机接口的性能
运动想象(MI)任务表现的显著性差异严重阻碍了MI在脑机接口(BCI)中的广泛应用.先前的研究人员发现,静息态的alpha波段功率与MI-BCI性能呈正相关.在本研究中,研究人员设计了一种基于上调al ...

运动想象脑电信号数据集及其预处理方法

脑电信号基础知识

运动想象脑电信号数据集及其预处理方法相关推荐

最新文章

热门文章