腦電信號分析方法及其應用

㈠ 腦電圖是什麼

腦電圖是通過腦電圖描記儀將腦自身微弱的生物電放大記錄成為一種曲線圖，以幫助診斷疾病的一種現代輔助檢查方法.它對被檢查者沒有任何創傷。腦電圖對腦部疾病有一定的診斷價值，但受到多種條件的限制，故多數情況下不能作為診斷的唯一依據，而需要結合患者的症狀、體征、其他實驗檢查或輔助檢查來綜合分析。腦電圖主要用於用於顱內器質性病變如癲癇、腦炎、腦血管疾病及顱內佔位性病變等的檢查。腦電圖極易受各種因素干擾，應注意識別和排除。
檢查目的
1．癲癇：腦電圖對癲癇診斷價值最大，可以幫助確定診斷和分型，判斷預後和分析療效；
2．腦外傷：普通檢查難以確定的輕微損傷腦電圖可能發現異常；
3．對診斷腦腫瘤或損傷有一定幫助；
4．判斷腦部是否有器質性病變，特別對判斷是精神病還是腦炎等其他疾病造成的精神症狀很有價值，還能區別癔病，詐病或者是真正有腦部疾病；
5．用於生物反饋治療。
檢查前准備
1．頭發洗凈，不要搽油，以免影響檢查；
2．飽餐，以防低血糖影響結果；
3．檢查前3天停用各種葯物，不能停葯者要說明葯名、劑量和用法，以便醫生參考。
注意事項
1．檢查時精神不要緊張，頭皮上安放接收電極，不是通電；
2．全身肌肉放鬆以免肌電受干擾；
3．按醫生要求，睜眼、閉目或過度呼吸。
英國醫生理查德·卡頓在1875年首先在動物身上觀察到了腦電波。由於受到威廉·艾因特霍芬心電圖獲得成功的鼓舞，漢斯·貝格爾決定用弦線電流計來測定大腦的電活動。
圖：彩色掃描所顯示的電波。紅色和黃色表示腦電活躍，而藍色則表示不活躍。
首先，貝格爾將狗的大腦表面暴露，測定大腦外部的電流。然後，他把電極放在己在人腦手術中切除掉部分頭蓋骨的頭皮下。終於他能夠通過頭蓋骨記錄下腦電波，並收集了他的家庭成員，朋友及其他志願者的腦電圖（簡稱「EEGs」）。
貝格爾第一個識別出兩種不同類型的腦電波，他分別稱之為a 波和b 波，後來又用其他希臘字母命名了其他的波形。當人在思考、休息睡眠時，腦電圖會顯示出不同圖形的電波。左圖：癲癇發作時的腦電圖軌跡。
EEGs在診斷癲癇時非常有用。癲癇是一種涉及感覺、運動和意識障礙的疾病。任何人都可能因事故、電擊或高熱誘發癲癇。那些特別容易發作癲癇的人應該服用葯物，減少發作的可能性。
人體組織細胞總是在自發地不斷地產生著很微弱的生物電活動。利用在頭皮上安放的電極將腦細胞的電活動引出來並經腦電圖機放大後記錄在專門的紙上，即得出有一定波形、波幅、頻率和位相的圖形、曲線，即為腦電圖。當腦組織發生病理或功能改變時，這種曲線即發生相應的改變，從而為臨床診斷、治病提供依據。 [編輯本段]腦電圖臨床意義：異常腦電圖可分為輕度、中度及重度異常。
1.輕度異常腦電圖 α節律很不規則或很不穩定，睜眼抑制反應消失或不顯著。額區或各區出現高幅β波。Q波活動增加，某些部位Q活動占優勢，有時各區均見Q波。過度換氣後出現高幅Q波。
2.中度異常腦電圖 α節活動頻率減慢消失，有明顯的不對稱。彌散性Q活動占優勢。出現陣發性Q波活動。過度換氣後，成組或成群地出現高波幅δ波。
3.重度異常腦電圖 彌散性Q及δ活動占優勢，在慢波間為高電壓δ活動。α節律消失或變慢。 出現陣發性δ波。自發或誘發地出現高波幅棘波、尖波或棘慢綜合波。出現爆發性抑制活動或平坦活動。 [編輯本段]腦電圖異常對下列疾病的診斷有一定的幫助：1.意識障礙性疾病(嗜睡、昏迷等)。
2.顱內佔位性病變: 包括腦腫瘤、腦膿腫、腦轉移癌和慢性硬膜下血腫等。
3.癲癇。
4.顱腦外傷: 腦震盪、腦挫傷等。
5.腦血管病: 腦出血、腦血栓。
6.顱內炎症和腦病: 病毒性腦炎。
腦電圖對診斷腦血管病有何意義?
腦電圖是將人體腦組織生物電活動放大記錄的一門技術，主要用於神經系統疾病的檢查。由於它反映的是「活」的腦組織功能狀態，所以，自30年代出現以來，對神經系統疾病的診斷一直發揮著重大作用。
腦電圖主要用於癲癇、腦外傷、腦腫瘤等疾病的診斷。腦血管病的腦電圖，盡管無特異性改變，但對診斷和預後的判斷，以及與腦腫瘤的鑒別仍十分有意義。腦血管病急性期90%腦電圖出現異常，主要是慢波增多，尤其是病灶側更明顯。
腦出血時常伴有意識障礙、腦水腫和腦室出血，只有部分輕症患者表現輕度局限性異常。
蛛網膜下腔出血的腦電圖，由於動靜脈畸形好發生於大腦半球的表面，可因腦血液循環障礙，而發生局限性或半球性異常。有時對側亦可發生異常。隨著病情的好轉，慢波的波幅減低，頻率增快。
腦梗塞發生後，數小時就可有局灶性慢波出現，這種改變常在數周後改善或消失。急性缺血性腦血管病損害，以大腦中動脈為最多見，故局灶性改變主要在顳葉。如果是短暫性腦缺血發作，在發作間期腦電圖可無異常。在發作期一部分腦電圖可能出現異常，這類病人較易發生腦梗塞。
無論是腦梗塞或是輕度腦出血，主要表現為局限性慢波增多。如果病灶廣泛引起腦干受壓時，可引起兩側彌漫性慢波。如果病灶小或位置較深，腦電圖可無異常。
腦血管病與腦腫瘤用腦電圖進行鑒別診斷也很有幫助。腦腫瘤患者腦電圖的異常日漸加重，而腦血管病者則恰恰相反。
動態觀察腦電圖的變化，對判斷預後也有重要價值。臨床症狀逐漸好轉，腦電圖異常改變逐漸減少或消失，預後較好；臨床症狀無明顯好轉，腦電圖呈進行性加重改變，預後不良。
頭皮電極的安放位置及連接方法如何?
常規腦電圖是指在正常生理條件下和安靜舒適狀態下按規定的統一方法和時間描記的頭皮腦電圖。目前臨床上應用最多的是國際腦電圖學會建議採用的標准電極安放法，其中FP為額極，Z代表中線電極，FZ為額，CZ為中央點，PZ為頂點，O為枕點，T為顳點，A為耳垂電極。上述記錄電極的序號通常是用奇數代表左側，偶數代表右側。整個頭皮及雙耳上所安放的電極數為21個。這種安放法特點是：頭部電極的位置與大腦皮質的解剖學分區較為一致，電極的排列與頭顱大小及形狀成比例，在與大腦皮質凸面相對應的頭部各主要區域均有電極安放。
將電極按照一定的順序或有目的地組合起來進行描記稱為導聯，描記腦電圖常規應用單極導聯和雙極導聯兩種方法。一次描記中至少要有3～4個導聯的描記，並有單極導聯和雙極導聯的組合，以便觀察異常放電和定位診斷。一般來講，單極導聯對癲癇灶定位較好，而雙極導聯的波形、波幅失真較少。
攜帶型動態腦電圖和常規腦電圖有什麼不同?
所謂攜帶型動態腦電圖是用一微型盒式磁帶記錄器，通過安放在病人的頭皮上的電極，記錄和貯存腦電信號，可對患者在清醒、各種活動和睡眠過程中的腦電圖表現做24小時不間斷記錄。動態腦電圖24小時監測，彌補了常規腦電圖的不足，病人不但可隨身攜帶，自由活動，並可做長時間記錄，其診斷陽性率也高於常規腦電圖，對癲癇的腦電圖研究有較高的價值。
常規腦電圖與24小時動態腦電圖相比，經濟方便，其缺點是不能對腦電狀態做長時間的描記，因而捕捉到癲癇波的機會較少，對深入細致的研究腦電圖有一定的局限性。
做腦電圖應注意什麼?
①將頭洗干凈，不要塗抹油性物質。
②腦電圖室要安靜舒適。
③前一天晚上要睡好覺(剝奪睡眠者除外)，臨做前要進餐。
④操作者態度要和藹可親，將要求給病人解釋清楚，讓病人能充分理解和合作，並嚴格按操作者的指令去做。
⑤安放電極板要輕柔、准確，使之密切置於皮膚上，這是做好腦電圖的關鍵。
⑥對於年齡太小或不能合作者，必要時給以水合氯醛口服或灌腸。
⑦對有高熱驚厥者，最好在症狀停止10天後進行腦電圖檢查。
正常腦電圖是怎樣的?
健康人除個體差異外，在一生不同的年齡階段，腦電圖都各有其特點，但就正常成人腦電圖來講，其波形、波幅、頻率和位相等都具有一定的特點。臨床上根據其頻率的高低將波形分成以下四種：
β波：頻率在13C/S以上，波幅約為δ波的一半，額部及中央區最明顯。
α波：頻率在8～ 13C/S，波幅25～75μV，以頂枕部最明顯，雙側大致同步，重復節律地出現δ波稱θ節律。
Φ波：頻率為4～7C/S，波幅20～40μV，是兒童的正常腦電活動，兩側對稱，顳區多見。
δ波：頻率為4C/S以下，δ節律主要在額區，是正常兒童的主要波率，單個的和非局限性的小於20μV的δ波是正常的，局灶性的δ波則為異常。δ波和β波統稱為慢波。
因小兒的腦組織正在不斷發育與成熟之中，因此其正常腦電圖也常因年齡增長而沒有明確的或嚴格的界限，具體內容很復雜，一般非專業人員不易掌握。
影響腦電圖的因素有哪些?
影響腦電圖的主要因素有年齡、個體差異、意識狀態、外界刺激、精神活動、葯物影響和腦部疾病等。其中年齡和個體差異與腦生物學特點及遺傳心理因素有關。外界刺激與精神活動引起的腦波改變屬於腦機能活動的一些生理性變化。葯物影響和腦部疾病所產生的腦波變化往往是病理性的，但也可以是一過性和可逆性的。
(1)年齡和個體差異
腦電圖作為客觀反映大腦機能狀態的一個重要方面，和年齡的關系非常密切。如在小兒，腦電圖可以觀察到隨年齡增加的腦波發展變化。年齡階段不同，腦波可顯示明顯的差異。另一方面，由於小兒時期腦興奮抑制機制發育水平的年齡差異，因而對內、外界各種因素影響的反應較成人顯著，容易出現明顯的腦波異常，而且異常的范圍也較廣泛，但相應的消失也較成人快。在小兒時期異常腦波的出現也與年齡有關。年齡不同，異常波型也不相同，在癲癇時尤其如此。到成年時，腦波逐漸穩定，中年後隨著腦機能的逐漸減退，腦波又產生相應的變化。到老年期由於有腦缺血性損害或有腦萎縮存在，大多數也會出現有意義的腦波異常。關於腦波的個體差異多在1歲後出現，並隨年齡的增加而逐漸增加，至成人時腦波差異已相當顯著。許多研究結果認為腦電圖與遺傳及心理特徵有一定關系，但出生後各種環境因素對大腦和心理性格的形成也有一定的影響。
(2)意識狀態
腦電圖能夠反映意識覺醒水平的變化，成人若在覺醒狀態出現睏倦時，腦電圖就由α波占優勢圖形出現振幅降低，並很快轉入漣波狀態。入睡後腦波變化將進一步明顯並與睡眠深度大致平行。在病理狀態下，腦電圖波形的異常又與病因及程度有關，除大多數表現為廣泛性或彌漫性波外，還可見到一些其他的異常波型。臨床上常根據這些異常波型來推斷意識障礙的病因、程度，還可確定病位。
(3)外界刺激與精神活動
腦波節律一般易受精神活動的影響，如當被試者將注意力集中在某一事物或做心算時，α節律即被抑制，轉為低幅β波，而且精神活動越強烈，α波抑制效應就越明顯，外界刺激也可引起同樣的變化。這就是為什麼在做腦電圖時周圍環境要安靜，受檢者要放鬆、不要思考問題的緣故。
(4)體內生理條件的改變
臨床上諸如缺血缺氧、高血糖、低血糖、體溫變化、月經周期的變化、妊娠期、基礎代謝等都直接影響腦組織的生化代謝，所以腦波也相應地出現變化。如腦組織酸中毒時，腦血管擴張，腦血流量增加，將引起腦波振幅降低和出現快波化。
(5)葯物影響
在臨床上大多數葯物對腦機能會產生直接或間接的影響，尤其是那些直接作用於中樞神經系統的葯物可引起明顯的腦波變化。具體變化與個體差異、葯物種類、服葯方法、葯量等都有很大關系。如口服給葯，剛開始和增加葯量時會出現腦波變化，有些在停葯後的短期內腦波改變仍可持續存在，甚至會出現一種反跳現象而見到腦波增強，這就是臨床上治療癲癇不能突然換葯或停葯的原因。
什麼叫腦電圖偽差，引起偽差的常見因素有哪些?
腦電圖的偽差又稱偽跡或干擾，是指來自腦外的電位活動在腦電圖中的反映。偽差的出現常給閱讀、分析、判斷腦電圖造成困難，尤其是某些偽差與癇波很相似，臨床上很容易造成誤診，因此正確識別和排除偽差是很重要的。
引起偽差的因素很多，表現也多種多樣，但歸納起來有來自儀器和人體兩個方面，其中來自儀器的偽差有：描記儀的故障，電極接觸不良或故障，交流電干擾等。來自人體的偽差有：眼瞼及眼球運動、肌肉收縮、心電圖、呼吸、哭泣、皮膚出汗、血管搏動等。

㈡ 如何從腦電波信號中分析出人的專注度

人的大腦正常運轉時，大腦神經元會釋放神經遞質來進行信息的傳遞，神經元釋放和傳輸神經遞質的過程是一個電化學反應的過程，會產生微弱的腦電流稱為腦電波。與專注力相關的三個波段(THETA分心波、SMR注意力波以及Hi-beta緊張波)，可根據波段長短來分析人的專注度了，注意力學習能力提升網解答。

㈢ 腦電波的分類及應用

α波。β波 。δ波。θ波。。。。前面那些主要是對人的思考有作用。。後面的不了解只是知道有這兩種

㈣ 安徽大學計算機科學與技術學院的研究生專業

一．概況
計算機應用技術專業現設有計算機應用技術的二級學科博士點和碩士點，其培養方式為碩士、博士、提前攻博等等。2002年獲准國家立項的計算機應用技術重點學科，2003年獲准建立計算機應用技術博士後流動站。碩士研究生學制3年，實行學分制，2005年招生規模為30人。博士研究生學制2年，實行學分制，2005年招生規模為12人。
近年來，本學科先後獲得211工程和國家重點學科經費資助，軟硬體設施得到了根本改善，在主要研究方向已形成人才高地。
二．學科研究方向介紹
主要研究方向是計算智能與知識工程，包括問題求解商空間理論及其應用、基於商空間理論的粒度計算理論及其應用、構造性機器學習理論及其應用、優化理論與方法的研究、新的層次機器學習理論和方法的研究以及復雜系統的優化技術和方法等等，獲得了一批原創性在國內外有重要影響的科研成果。
三．專業課程設置
1．學位課
英語、科學社會主義理論與實踐、自然辯證法概論、組合數學、演算法設計分析、高級資料庫系統、計算機科學數學理論、人工神經網路的理論及應用、人工智慧高級教程、高級資料庫技術等等
2．非學位課
並行計算、智能計算、計算機視覺、知識發現、專家系統及其開發環境、優化理論及方法、構造性學習理論與方法和數據倉庫及數據採集等等
四、學科導師隊伍
張鈴：男，1937年5月生，福建福清人，1961年畢業於南京大學數學天文系.同年分配至安徽工作，先後在安徽四所大學任教。1993年調至安徽大學人工智慧研究所，任所長、教授、博士生導師至今。1986年4月由講師破格晉升為正教授，1988年被授予國家有突出貢獻的中青年專家稱號，1991年獲享受國家特殊津貼待遇，先後被清華大學、浙江大學、同濟大學和中科院智能所等單位聘為客座教授。獲得榮譽稱號：改革開放以來，獲全國教育系統勞動模範等省級以上榮譽稱號八次；先後獲國家自然科學獎等省級以上學術獎勵十次；1978年獲安徽省首屆科技大會成果獎；1984年獲第六屆ICL歐洲人工智慧獎；1987年獲國家教委科學技術進步一等獎；1991年獲國家教委科學技術進步二等獎；1992年專著《問題求解理論及應用》獲全國高等學校出版社優秀學術專著特等獎；1992年專著《新一代計算技術前沿的研究》獲全國優秀科技圖書一等獎；1993年獲電子工業部科技進步一等獎；1995年獲國家自然科學三等獎；1999年獲「全國優秀科技圖書獎」暨「科技進步獎（科技著作）」一等獎；1999年獲安徽省自然科學二等獎。目前主要研究方向有：商空間粒度計算理論（這是目前國際上三大粒度計算理論之一）、智能計算、機器學習理論和方法等。
程家興：男，澳大利亞南澳大學博士，教授，現任安徽大學計算智能與信號處理教育部重點實驗室主任，博士生導師，安徽省計算機學會常務理事，澳大利亞南澳大學SCG研究所研究員。主持和參加國家自然科學基金項目，國家自然科學基金中澳特別基金項目、教育部「優秀青年教師資助計劃」項目、教育部博士點基金項目等。與澳大利亞南澳大學建立國際合作關系。研究方向：智能計算，演算法分析與設計，最優化方法。獲安徽省高校科技進步3等獎，安徽省第三屆自然科學優秀學術論文2等獎.。目前，指導博士生5名，碩士生9名。主講課程有具體數學，智能計算，優化理論與方法，組合數學以及本科生離散數學教學課程等。
張燕平：女，1962.2出生，安徽巢湖人；1981年畢業於上海電力學院熱工自動化專業； 1989年作為合肥工業大學微機應用研究所研究生獲工學碩士；2000年9月至2003年7月在職讀博士研究生，並獲得安徽大學計算機應用專業工學博士學位。2000年6月任安徽大學計算機系副教授；2003年擔任計算機應用專業碩士研究生導師； 2004年11月任教授。主持完成安徽省教育廳自然科學研究項目1項，參加國家自然科學基金項目多項。2004年獲安徽省科技進步二等獎。已在《計算機學報》、《計算機研究與發展》等國家重點期刊和國家級期刊發表學術論文18篇。
汪繼文：男，1958年9月生，安徽宿松人。1982年1月本科畢業於安慶師范學院數學系，獲理學學士學位。1989年7月碩士畢業於安徽大學數學系，獲理學碩士學位。2001年7月博士畢業於中國科學技術大學數學系，獲理學博士學位。2001.12 進入中國科技大學動力工程及工程熱物理博士後流動站火災科學國家重點實驗室做博士後。2004.8出站，獲博士後證書。1982.1-1986.9在安慶師范學院數學系任教。1989年7月碩士畢業後留校到安徽大學計算機學院（原為計算機系）任教到至今。2001年6月擔任碩士生導師，2002年9月受聘為教授。2002.12入選為安徽省高校中青年學科帶頭人培養對象。三次獲教學優秀獎，一次獲安徽省高校科技進步三等獎。目前主要研究方向是計算機數值模擬技術，先後參加了5項國家自然科學基金項目的研究工作，主持完成兩項省教委項目。目前參加一項國家自然科學基金項目，主持一項省自然科學基金項目。已發表學術論文28篇，SCI收錄論文4篇。 1. 智能軟體
學科帶頭人李龍澍教授，博士生導師，主要研究興趣為軟體體系結構、不精確知識表示和智能Agent技術，發表研究論文50多篇，主持開發的主要系統有：農業氣象決策支持系統、大型資料庫管理系統、電子政務系統、網路信息管理系統。
軟體體系結構的研究：探討知識的繼承機制和抽象原理，使智能軟體系統的資料庫、模型庫和方法庫融為一體，引進了知識的層次結構，增強系統的可用性和維護效率。完成國家「863」項目「基於氣象分析的指導農作物種植管理軟構件」，主持研究國家自然科學基金項目「智能軟體體系結構和組件技術的研究」，深入研究模糊商結構理論，將粒度計算理論用於建造軟體體系結構模型，提出了一種基於商空間的智能軟體體系結構構造模型，研究成果在農業氣象、河流污染、公路管理、煤礦救護等GIS系統中有廣泛應用。
不精確知識表示的研究：深入研究不精確知識表示的特點，提出一種適合領域特徵的信息處理系統的框架和數據約簡、知識發現方案，促進知識庫系統開發技術水平的發展。研製適合模糊粗糙集信息處理的新的智能軟體體系結構，不僅具有重大學術價值，而且在農業氣象分析應用中取得其它方法和系統無法替代的明顯效果，結合農業氣象信息，分析模糊粗糙集的特性和優點，研製適合知識處理的構件模型，用於建造減災防災、農作物管理等實際決策支持系統，產生巨大的社會經濟效益。
智能Agent技術的研究：Agent體系結構是智能Agent研究中一個重要的研究方向，它所要解決的問題是智能Agent是由哪些模塊組成，這些模塊之間如何交換信息，以及如何將這些模塊用軟體或硬體的方式組合起來形成一個有機的整體。結合完成國家「863」項目、國家自然科學基金項目等重大科研項目和機器人世界盃足球錦標賽RoboCup(Robot World Cup），面向大中型企業的數據倉庫進行數據挖掘和建造基於Agent技術的智能決策支持系統，為安徽現代化建設產生重大社會經濟效益。
2. 資料庫與Web技術
學科帶頭人鄭誠博士、副教授。2002年12月畢業於中國科學技術大學計算機系，並獲博士學位，研究方向：資料庫與數據倉庫技術、知識發現與數據挖掘技術、人工智慧與機器學習、新一代Web技術等。2005年9月起在安徽大學計算機科學與技術博士後流動站進行博士後研究（在職）。安徽大學中青年骨幹教師，安徽省高校骨幹教師培養對象。近幾年內作為主要骨幹參加國家自然科學基金、863計劃、安徽省自然科學基金項目等項目4項。主持省教育廳自然科學研究項目二項，發表學術論文20餘篇。
資料庫與Web技術方向：研究資料庫與數據倉庫及其應用技術、基於資料庫和數據倉庫的數據挖掘技術，研究多粒度數據挖掘技術，將它們應用於稅務、網路安全等領域；研究語義Web技術，在Web中引入有關智能技術，讓計算機能理解Web上的信息。
3. 並行計算
學科帶頭人劉鋒，博士，教授。主要研究方向：軟體工程、並行計算、網格計算，承擔國家自然基金項目、教育部科研項目、安徽省自然基金項目和安徽省教育廳自然基金項目多項。
近期發表的主要論著：
1. 基於改進型遺傳演算法的門陣列模式布局 (EI）小型微型計算機系統 2002,no.3
2. 求復函數方程根的遺傳演算法 計算機工程與應用2001年，37卷，第24期
3. PVM環境下求復函數方程根的並行遺傳演算法 小型微型計算機系統 2003,no.7
4. ORACLE資料庫的MIT在營業帳務系統中的應用 電信技術 2001.9
5. 電子出版物與紙質出版物異同論 情報科學 2001.7
6. 基於遺傳演算法的方程求根演算法的設計和實現 (EI）控制理論與應用 2004年第3期
7. Internet QoS控制機制綜述 計算機科學 2002.3.
8. 基於分布理論和遺傳演算法的多項式求根演算法 微機發展 2001年第6期
9. 基於Agent網格計算性能的實時調節 計算機工程與應用 2003年第39期
10. 並行遺傳演算法求復函數方程根的設計和實現 (EI）系統工程理論與實踐 2004年第6期
4. 中間件技術
學科帶頭人鄒海，博士，高工。2001年3月至2003年7月在中國礦業大學電氣工程（信息與電子技術）博士後科研流動站從事博士後研究。近年來主要專注於模糊與隨機環境下的粗糙集理論與知識獲取、中間件技術等方面的研究。主持或參與完成了國家自然科學基金項目1項、948項目1項、省部級自然科學基金2項和10多項橫向合作項目，目前在研省青年教師基金項目1項、省教育廳自然科學基金1項，獲省、部級科學技術進步獎3項，發表論文10餘篇。近年來承擔了包括東北晚中生代資源預測專家系統、壩工建築物實時監測數據採集系統、基於網路通訊的遠程分布式遙測系統、基於數據挖掘的防汛抗旱調度指揮系統、B/S/S架構的客戶關系管理系統在內的多個應用系統的設計和研發工作，並得以成功應用。
模糊與隨機環境下的粗糙集理論與知識獲取研究：針對信息識別中大量存在的不完備信息和隨機環境這一的特點，結合智能信息處理領域近年來迅速發展起來的粗糙集（Rough Set）理論，深入研究在復雜系統中不完備信息及其隨機環境下知識的表示、知識的約簡、知識的學習、歸納和推理等。
中間件技術的研究：中間件技術作為90年代初發展起來的基礎軟體，近幾年來逐漸成為構建網路分布式應用系統的重要支撐工具。它能夠解決網路分布計算環境中多種異構數據資源互聯共享問題，實現多種應用軟體的協同工作。研究方向涉及分布式高性能高可靠企業級基礎軟體平台架構與機制、應用集成架構與技術、J2EE應用伺服器、、工作流技術、移動中間件技術、反射中間件技術、嵌入式中間件技術、網路即插即用中間技術件、普適計算中間件技術、網格計算中間件技術、CORBA高級技術等。目前，中間件已與操作系統、資料庫、前端應用軟體一起，躋身於軟體業發展的重點之列，並成為分布式應用的關鍵性軟體。它可廣泛適用於政府部門、銀行、證券、電力、電信、交通與軍事等關鍵性的網路分布應用。 一、研究生始招時間及在校研究生規模
始招時間：2002年
在校研究生規模：約60人
二、導師梯隊介紹
1．計算機視覺及應用方向
韋穗：安徽大學副校長、教授、中國圖像圖形學會副理事長、教育部科學委員會信息學部委員，1983年4月至1985年9月在美國密執安大學及弗吉尼亞多理學院作訪問學者。長期從事計算機視覺、圖像圖形學、模式識別、數學形態學和全息成像等領域的研究。近年來承擔了多項國家自然科學基金項目和863項目。其中大容量快速圖像分析系統（負責人）獲中科院科技進步二等獎；並榮獲國家863計劃智能機器人主題先進工作者稱號及國家科技部授予的國家863計劃先進工作者稱號。863項目「基於VR技術的裝配幫助系統」（負責人）的研究， 2000年經863專家組組織驗收，認為該項目的成果對於本領域的研究起到了開拓性的作用。國家自然基金項目「基於SVD分解的射影重構演算法研究」在圖形學中的多視圖幾何、3D重構和基於圖像的繪制、圖像獲取幾何和降低計算復雜性，實現復雜景物的3D描述與顯示方面取得了一定的研究成果。主持了2002年第二屆國際圖像圖形學會年會，編輯了兩本會議論文集，其中大部分論文都被EI收錄，翻譯出版《計算機視覺中的多視圖幾何》（由英國劍橋大學出版社和原著作者Richard Hartley和Sman的授權）。
梁棟：博士、教授（博導），安徽大學電子科學與技術學院副院長。1985年和1990年在安徽大學獲學士和碩士學位，2002年獲安徽大學計算機應用技術專業工學博士學位。1991年晉升為安徽大學講師，1996年晉升為安徽大學副教授，2002年晉升為安徽大學教授。1995年被評為安徽大學中青年骨幹教師和安徽省中青年骨幹教師培養對象，2002年被評為安徽省高等學校中青年學科帶頭人培養對象。近年來，在國內外學術期刊和學術會議上發表專題學術論文30多篇，主持和參加安徽省自然科學基金、國家自然科學基金、國家863計劃、國家科技部科技型中小企業技術創新基金等科研項目20多項，先後獲安徽省科技進步四等獎1項、安徽省高等學校科技進步三等獎2項、新型實用專利1項、安徽大學教學成果二等獎1項。主要研究領域：計算機視覺、圖象信息處理。
2．圖像處理與識別方向
羅斌：博士、教授（博導），英國約克大學計算機科學博士，安徽大學計算機科學與技術學院教授，博士生導師，安徽省首批「皖江學者」特聘教授，安徽省跨世紀學術技術帶頭人後備人選，安徽大學計算機科學與技術學院院長。中國圖象圖形學會理事、學術委員會、青年工作委員會委員，IEEE學會會員，IEEE計算機學會會員，英國BMVA會員。研究領域為數字圖像處理與模式識別。目前主持國家自然科學基金項目《基於鄰接圖譜理論的圖像聚類方法研究》，以及教育部「優秀青年教師資助計劃」項目、安徽省人才開發基金和安徽省教育廳自然科學研究項目等。與國外同行專家保持有良好的合作關系，參加英國EPSRC項目的研究。主要研究成果有：應用現代圖的分解理論對圖像的結構化描述、圖匹配理論和圖的聚類方法進行了研究；利用EM演算法和矩陣的SVD分解理論得到不同大小及包含結構雜訊圖的匹配方法，提出一種基於圖匹配的圖像配准演算法；將圖的譜分解理論應用於圖像的識別和聚類，提出圖譜結構特徵提取方法，以及利用譜特徵進行圖的識別與聚類，並應用於圖像庫的檢索。研究成果曾獲亞洲計算機視覺學術會議最佳論文獎和安徽省科技進步三等獎。在國內外學術刊物和國際會議上發表論文70餘篇，論文被SCI、EI、ISTP等索引40多次，論文代表作曾發表於《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Computer Vision and Image Understanding》、《Pattern Recognition》、《Pattern Recognition Letters》、《Image Vision Computing》等學術期刊。
3．智能信息處理方向
吳小培：博士、教授（博導）。2002年12月於中國科學技術大學獲博士學位，研究方向為生物醫學信號處理。2003年10月起在中國科學技術大學信號與信息處理博士後流動站進行博士後研究（在職）， 2004年4月－9月美國加州大學聖地亞哥分校訪問學者。安徽大學中青年骨幹教師，安徽省高校學科帶頭人培養對象。研究領域：盲信號處理，生物醫學信號處理和語音、圖像處理和識別。近年內主持和參加國家自然科學基金、安徽省自然科學基金項目等項目5項。發表學術論文40餘篇。在盲源分離、獨立分量分析和腦電信號處理等方面的研究成果在國內有一定的影響，相關論文多次被同行引用。
柴曉冬：教授，博士。安徽省高校中青年骨幹教師。目前在中國科技大學電子技術與科學系做博士後研究（在職），研究內容為基於生物特徵識別的信息安全。參與研究國家自然科學基金項目兩項，主持省教委自然科學基金項目二項，在國內外重要學術刊物及學術會議上發表論文三十餘篇。
4．多維信號處理方向
陶亮：博士、教授（博導），安徽省高校學科拔尖人才，計算機科學與技術學院院長助理。2003年於中國科技大學獲得信息與通信工程專業博士學位。1997年考取國家留學基金委公派訪問學者資格，次年被派往加拿大溫莎大學訪問研修一年。1999年被選為安徽大學中青年骨幹教師，2001年入選教育部優秀青年教師資助計劃並獲項目資助，2002年入選安徽省高校首批學科拔尖人才。自1988年研究生畢業留校以來，一直從事教學與科研工作，曾給本科生、研究生開設或主講過多門專業課程，獲得過校教學成果獎和校教書育人先進個人稱號；是本校信號與信息處理專業碩士生導師（該學位授予點開點導師之一），同時也是本校計算機應用技術專業博士生導師。參加或主持過多項科學研究，近期主持了安徽省教育廳自然科學重點研究項目、安徽省自然科學基金項目及教育部優秀青年教師資助計劃項目的研究各一項。主要研究方向為多維信號處理、生物特徵識別技術。在《Journal of Computer Science and Technology》、《Chinese Journal of Electronics》、《電子學報》、《Chinese Optics Letters》等核心學術期刊以及國際學術會議上發表論文50多篇，獲得過安徽省第四屆自然科學優秀學術論文獎，目前（2005年4月）已有2篇論文被SCI收錄，22篇論文被EI收錄，10篇論文被ISTP收錄，多篇論文被他人引用；有專著1部（《實值Gabor變換理論及應用》）；是《電路與系統學報》和《計算機輔助設計和圖形學學報》審稿人以及IEEE國際電路與系統專業學術年會審稿人（被邀請擔任過審稿委員會委員、專題分會主持）。
三、主要學術成果
1．在國家自然科學基金項目「基本矩陣的魯棒性計算及應用」支持下，應用視覺理論、投影幾何、代數幾何、矩陣分析和現代數學最優化理論，完成了基本矩陣的魯棒性演算法研究，並給出了在3維計算機視覺中相關問題的魯棒性演算法。
2．在國家自然科學基金項目「基於SVD分解的射影重構演算法研究」支持下，對基於SVD分解的射影重構演算法作深入系統的研究，並通過模擬數據和真實圖像兩方面的實驗，獲得圖像中匹配點雜訊效應的定量理解和演算法性能的定性理解。
3．在國家自然科學基金項目「基於照片的場景重現」支持下，對基於序列圖像的全景漫遊技術進行了研究，主要包括：圖像插補問題、圖像整合問題及全景圖生成問題。
4．在國家「863」計劃項目「基於虛擬現實技術的裝配幫助系統」支持下，完成了以下研究工作：1）建立一個Windows環境下的多模綜合實驗平台；2）實現一個基於視點的物體識別、定位的幫助裝配系統的虛擬現實系統；3）對攝像機自標定、基於視點的插補、3D重構等問題進行了深入地研究。經國家「863」專家組鑒定：對本領域的研究起到了開拓性的作用。
5．在國家自然科學基金項目支持下對計算機產生體視全息圖進行了研究。全息技術能提供所有視點、距離上的3D（深度）感知，它是目前最理想的3D顯示。當今來自計算機、衛星、先進醫學成像設備、戰場環境的精確模擬以及地質勘探等各個領域的數據與日俱增，人們越來越希望能將這些數據變換成人們更易理解的形式，即真3D顯示的形式。它無須藉助眼鏡、頭盔等輔助設備，並用計算機生成3D顯示的編碼，由光電器件生成空間顯示。
6．先後完成「基於圖像的交通肇事現場測距系統」、「基於圖像序列的互動式全景漫遊生成系統」、「合肥風光互動式全景漫遊系統」、「基於圖像的犯罪現場重現系統」、「蕪湖長江大橋和合肥中心油庫交互演示系統」、「宜昌互動式招商引資展示系統」等開發和研製，並應用於交通事故處理、公安刑偵、城市規劃、旅遊宣傳等多個方面，取得了較好的社會效益和經濟效益。對計算機視覺、圖像處理以及虛擬現實技術的推廣應用起到了積極的促進作用。其中「基於圖像的交通肇事現場測距系統」和「合肥風光互動式全景漫遊系統」經合肥市科技局組織專家鑒定：核心技術水平達到國際先進水平，系統達到國內領先水平，並填補國內空白。
7. 在國家自然科學基金、安徽省自然科學基金項目等項目的支持下，初步驗證了用獨立分量描述思維腦電特徵的可行性，並提出了基於思維腦電獨立分量特徵的腦機介面技術研究新設想。該研究思路和階段性成果獲得了國內外專家的肯定；研究了小波變換和獨立分量分析進行結合的可行性，實驗結果表明，基於小波變換和ICA的時頻空三域分析方法能較好地解決多導腦電信號ICA分析中存在的過完備問題和非平穩問題；研究了在線ICA演算法及其實現技術，提出了一種簡單實用的在線Infomax演算法，並用於實測腦電數據的在線消澡問題，取得了較理想的結果，該項成果是對Infomax 盲源分離演算法的擴展和補充。
8．在教育部優秀青年教師資助計劃項目、安徽省自然科學基金項目以及安徽省教育廳自然科學重點研究項目的支持下，研究提出了實值離散Gabor變換（RDGT）理論與快速演算法，提出了基於RDGT的瞬變信號表示演算法、基於過抽樣RDGT的核磁共振FID信號增強演算法，以及基於RDGT的線性時變系統表示與逼近方法；研究了基於人臉識別的身份認證方法與系統。研究成果以40多篇論文中英文形式發表在《Journal of Computer Science and Technology》、《Chinese Journal of Electronics》、《電子學報》等重要的核心學術期刊和若干國際學術會議上，並且已有20多篇論文被SCI、EI、ISTP收錄。
四、學科研究方向介紹
1．計算機視覺及應用方向
將多視圖幾何與矩陣分析、諧波分析和現代數學最優化理論結合起來，研究基於圖像的3D成像幾何與物理中的演算法和應用，包括基本矩陣的魯棒計算及應用、基於照片的場景重現和SVD重構、基於虛擬現實技術的裝配幫助系統、計算機產生體視全息圖的研究及其在交通事故處理、公安刑偵、城市規劃、旅遊宣傳、文化遺產保護等方面的應用。
2．圖像處理與識別方向
將現代圖的分解理論、現代統計學理論和模式識別理論應用於數字圖像的分析與識別，對圖像的結構化描述、圖像特徵的提取、圖像的配准、結構模式識別中的圖匹配理論和圖的聚類方法進行研究，並將圖匹配理論和圖聚類方法應用於圖像庫的檢索和索引。
3．智能信息處理方向
研究小波分析理論及其在腦電信號處理中的應用、基於時－頻－空三域分析方法的思維腦電特徵提取與識別、思維腦電的獨立分量分析及其在腦機介面中的應用、在線盲源分離演算法及其DSP實現。
4．多維信號處理方向
研究多維信號分析與處理技術的新理論和新方法，並應用於生物信息、語音、圖像信號的處理和識別。如一維和二維實值離散Gabor變換理論、快速演算法及應用的研究；復雜背景下灰度圖像和彩色圖像中人眼自動定位演算法；基於人臉識別的身份認證方法與系統實現；支持向量機快速學習演算法及應用；語音消澡和識別技術等。

㈤ 腦電波是什麼

腦電波是一種使用電生理指標記錄大腦活動得方法，大腦在活動時，大量神經元同步發生的突觸後電位經總和後形成的。

腦電波是一些自發的有節律的神經電活動，其頻率變動范圍在每秒1－30次之間的，可劃分為四個波段，即δ（1－3Hz）、θ（4－7Hz）、α（8－13Hz）、β（14－30Hz）。

1、δ波：頻率為1～3Hz，幅度為20～200μV。當人在嬰兒期或智力發育不成熟、成年人在極度疲勞和昏睡或麻醉狀態下，可在顳葉和頂葉記錄到這種波段。

2、θ波：頻率為4～7Hz，幅度為5～20μV。在成年人意願受挫或者抑鬱以及精神病患者中這種波極為顯著。但此波為少年（10－17歲）的腦電圖中的主要成分。

3、α波：頻率為8～13Hz（平均數為10Hz），幅度為20～100μV。它是正常人腦電波的基本節律，如果沒有外加的刺激，其頻率是相當恆定的。人在清醒、安靜並閉眼時該節律最為明顯，睜開眼睛（受到光刺激）或接受其它刺激時，α波即刻消失。

4、β波：頻率為14～30Hz，幅度為100～150μV。當精神緊張和情緒激動或亢奮時出現此波，當人從噩夢中驚醒時，原來的慢波節律可立即被該節律所替代。

(5)腦電信號分析方法及其應用擴展閱讀：

大腦電波分為左右兩部分：左腦負責數字、語言、邏輯及分析；右腦負責音樂、美術、想像、創造等。

左腦電波的天然頻率是BeTA，而右腦電波的天然頻率是Alpha。

成年人一般只用左腦思考，而忽略右腦，故腦電波以BeTA為主。

7～14歲的小孩子則不同，他們較多用右腦思考，故腦電波以AlphA為主。這時的兒童，愛好音樂、顏色、美術、想像及創作等活動。但隨著他們年齡增長及教育制度的使然，大腦的思考活動會逐漸轉到左腦去，腦電波亦跟著加快到BeTA。

㈥ 腦控的原理及應用

「腦電波控制」簡稱「腦控」，腦控技術已經發展成了一種新型的高科技犯罪，受害者被一種高科技電子設備所控制其行為、語言、思維等人體各方面的功能。

最明顯的特徵就是傳音洗腦，會聽到有人在議論你就好像在周圍，只有你自己聽得見，其他人都聽不見類似於「精神病」出現的幻聽，其實是一種叫著「傳音入密」的技術。

網路搜索腦控，了解腦控，關注腦控，警惕腦控高科技犯罪，保護自己。

腦控受害其實身體都會表現出很明顯的症狀，比如最常見的聽見說話聲，讀心，自己想的別人都知道，被植夢或者是頭部某處像被壓迫感一樣，還會伴有四肢軟綿無力，酸痛，行動不協調，思維能力受到抑制，行為語言不受自己控制等這些問題，或者有一些人表現出說話困難，回憶困難，毫無理由的心跳過強等情況。

腦電波掃描儀的接收范圍是方圓100公里－200公里，超過以上距離必須使用衛星，在將腦電波掃描儀接收到的信號發射到衛星上，通過衛星轉發幾乎就可以在地球上任何地方接收，只要輸入腦電波特徵碼編號。

電子精神控制技術是建立在對腦內信息進行獲取、解讀、傳播和控制基礎上的人腦精神控制技術，是計算機通過電磁波-腦電波來對腦內信息進行獲取、解讀、傳播和和秘密遙控人體和大腦（精神）。

腦機介面技術其基本原理是：通過記錄和分析大腦的信號（腦電波信號、光學信號、核磁共振信號等），推測大腦的思維活動，並翻譯成對應的命令來控制計算機或者其他電子設備。

㈦ 什麼是腦電信號，請詳細介紹一下

腦電信號是由腦神經活動產生並且始終存在於中樞神經系統的自發性電位活動，含有豐富的大腦活動信息，是大腦研究、生理研究、臨床腦疾病診斷的重要手段。腦電信號的英文是Electro Encephalo Gran，簡稱EEG。通過對腦電信號進行記錄，以提供臨床數據和診斷的依據。因此腦電信號的提取具有非常重要的臨床意義。

㈧ NNI的構成

三效復元—NNI修復調控體系的構成主要包括三大環節：
一、NTF---腦神經遞質檢測體系；
二、三效復元—NNI修復調控治療體系；
三、三效復元—NNI修復調控體系療法修復跟蹤體系。
這三大環節緊密結合，環環相扣，缺一不可，共同構成了「三效復元—NNI修復調控體系」的龐大醫學體系。
一、NFT—腦神經遞質檢測體系
1）無創NTF儀：無創定量檢測中樞神經遞質功能， NTF通過採集腦電信號，由經驗豐富的專家應用特殊方法對腦電信號進行分析，從而獲得腦內神經遞質和腦功能活動的信息，提供腦內神經細胞活動具體情況，為分析大腦功能和腦部疾病提供依據，同時建立了配體與受體互相作用的一整套理論，能夠准確掃描定位大腦中受損腦細胞。
2）PD定位儀：通過進行多種檢查手段，利用計算機技術後期處理，以腦電信息為核心，將時間與空間檢查結果建立統一的坐標系統，對受損神經元細胞精確定位的方法。坐標系統的建立與多種影像處理、融合軟體的應用，直觀實時、動態、對於精準觀測腦神經元細胞活性、受損度、部位等，相更直觀、實時。
3）快速標准化ImmuKnow檢測：美國Cylex准化檢測細胞免疫法ImmuKnow能夠非常方便的在實驗室中應用，並快速而准確的獲取檢測結果。ImmuKnow檢測能准確評估人體細胞免疫水平。
二、三效復元—NNI修復調控體系
「三效復元—NNI修復調控體系」就其原理而言，只要激活它，就可以通過其不斷的自我更新、遷移和分化補充丟失或受損的神經細胞，並迅速使大腦神經元細胞功能產生逆轉。所以只要能夠明確受損程度，精準定位受損部位，使星形膠質細胞有的放矢的分裂再生使其修復也就宣告了癲癇疾病將得到根本的治療。
1、磁力恆定：產生感應電磁流，改變大腦皮層神經細胞的膜電位；
內外調節、磁力恆定-神經遞質信號傳導功能失衡。
2、修復受損：精準定位，超強波滲透，刺激星形膠質細胞產生NGF,修復受損、恢復自體功能；
自然修復----神經元細胞受損過度異常放電。
3、提高免疫: 快速標准化檢測、針對性用葯；提高機體免疫力與發作閾值，防患未然杜絕復發；
根據快速標准化ImmuKnow檢測----免疫識別，綜合提高。

㈨ 什麼是腦電波

人的大腦是由數以萬計的神經元組成，腦電波就是神經元之間的活動產生的電信號。通常將電極放置在人的頭皮上來檢測這些信號，經過電子儀器的放大之後，可以在紙袋上劃出波狀的條紋或者用示波器來顯示，記錄了大腦活動時的電波變化。就好像是心電圖機記錄了心臟的電生理活動一樣，可以用來診斷腦部的疾病，比如說癲癇、腦炎等等，或者進行有關思維活動的研究。收集腦電波的時候需要放置多個電機、多個導聯，因為單導聯的腦電波信號確定性較差、隨機性強，而多導聯腦電波信號包含著更多的腦電活動信息，能夠更加准確地反映出大腦活動式的整體信息。