脑电信号分析方法及其应用

㈠ 脑电图是什么

脑电图是通过脑电图描记仪将脑自身微弱的生物电放大记录成为一种曲线图，以帮助诊断疾病的一种现代辅助检查方法.它对被检查者没有任何创伤。脑电图对脑部疾病有一定的诊断价值，但受到多种条件的限制，故多数情况下不能作为诊断的唯一依据，而需要结合患者的症状、体征、其他实验检查或辅助检查来综合分析。脑电图主要用于用于颅内器质性病变如癫痫、脑炎、脑血管疾病及颅内占位性病变等的检查。脑电图极易受各种因素干扰，应注意识别和排除。
检查目的
1．癫痫：脑电图对癫痫诊断价值最大，可以帮助确定诊断和分型，判断预后和分析疗效；
2．脑外伤：普通检查难以确定的轻微损伤脑电图可能发现异常；
3．对诊断脑肿瘤或损伤有一定帮助；
4．判断脑部是否有器质性病变，特别对判断是精神病还是脑炎等其他疾病造成的精神症状很有价值，还能区别癔病，诈病或者是真正有脑部疾病；
5．用于生物反馈治疗。
检查前准备
1．头发洗净，不要搽油，以免影响检查；
2．饱餐，以防低血糖影响结果；
3．检查前3天停用各种药物，不能停药者要说明药名、剂量和用法，以便医生参考。
注意事项
1．检查时精神不要紧张，头皮上安放接收电极，不是通电；
2．全身肌肉放松以免肌电受干扰；
3．按医生要求，睁眼、闭目或过度呼吸。
英国医生理乍得·卡顿在1875年首先在动物身上观察到了脑电波。由于受到威廉·艾因特霍芬心电图获得成功的鼓舞，汉斯·贝格尔决定用弦线电流计来测定大脑的电活动。
图：彩色扫描所显示的电波。红色和黄色表示脑电活跃，而蓝色则表示不活跃。
首先，贝格尔将狗的大脑表面暴露，测定大脑外部的电流。然后，他把电极放在己在人脑手术中切除掉部分头盖骨的头皮下。终于他能够通过头盖骨记录下脑电波，并收集了他的家庭成员，朋友及其他志愿者的脑电图（简称“EEGs”）。
贝格尔第一个识别出两种不同类型的脑电波，他分别称之为a 波和b 波，后来又用其他希腊字母命名了其他的波形。当人在思考、休息睡眠时，脑电图会显示出不同图形的电波。左图：癫痫发作时的脑电图轨迹。
EEGs在诊断癫痫时非常有用。癫痫是一种涉及感觉、运动和意识障碍的疾病。任何人都可能因事故、电击或高热诱发癫痫。那些特别容易发作癫痫的人应该服用药物，减少发作的可能性。
人体组织细胞总是在自发地不断地产生着很微弱的生物电活动。利用在头皮上安放的电极将脑细胞的电活动引出来并经脑电图机放大后记录在专门的纸上，即得出有一定波形、波幅、频率和位相的图形、曲线，即为脑电图。当脑组织发生病理或功能改变时，这种曲线即发生相应的改变，从而为临床诊断、治病提供依据。 [编辑本段]脑电图临床意义：异常脑电图可分为轻度、中度及重度异常。
1.轻度异常脑电图 α节律很不规则或很不稳定，睁眼抑制反应消失或不显着。额区或各区出现高幅β波。Q波活动增加，某些部位Q活动占优势，有时各区均见Q波。过度换气后出现高幅Q波。
2.中度异常脑电图 α节活动频率减慢消失，有明显的不对称。弥散性Q活动占优势。出现阵发性Q波活动。过度换气后，成组或成群地出现高波幅δ波。
3.重度异常脑电图 弥散性Q及δ活动占优势，在慢波间为高电压δ活动。α节律消失或变慢。 出现阵发性δ波。自发或诱发地出现高波幅棘波、尖波或棘慢综合波。出现爆发性抑制活动或平坦活动。 [编辑本段]脑电图异常对下列疾病的诊断有一定的帮助：1.意识障碍性疾病(嗜睡、昏迷等)。
2.颅内占位性病变: 包括脑肿瘤、脑脓肿、脑转移癌和慢性硬膜下血肿等。
3.癫痫。
4.颅脑外伤: 脑震荡、脑挫伤等。
5.脑血管病: 脑出血、脑血栓。
6.颅内炎症和脑病: 病毒性脑炎。
脑电图对诊断脑血管病有何意义?
脑电图是将人体脑组织生物电活动放大记录的一门技术，主要用于神经系统疾病的检查。由于它反映的是“活”的脑组织功能状态，所以，自30年代出现以来，对神经系统疾病的诊断一直发挥着重大作用。
脑电图主要用于癫痫、脑外伤、脑肿瘤等疾病的诊断。脑血管病的脑电图，尽管无特异性改变，但对诊断和预后的判断，以及与脑肿瘤的鉴别仍十分有意义。脑血管病急性期90%脑电图出现异常，主要是慢波增多，尤其是病灶侧更明显。
脑出血时常伴有意识障碍、脑水肿和脑室出血，只有部分轻症患者表现轻度局限性异常。
蛛网膜下腔出血的脑电图，由于动静脉畸形好发生于大脑半球的表面，可因脑血液循环障碍，而发生局限性或半球性异常。有时对侧亦可发生异常。随着病情的好转，慢波的波幅减低，频率增快。
脑梗塞发生后，数小时就可有局灶性慢波出现，这种改变常在数周后改善或消失。急性缺血性脑血管病损害，以大脑中动脉为最多见，故局灶性改变主要在颞叶。如果是短暂性脑缺血发作，在发作间期脑电图可无异常。在发作期一部分脑电图可能出现异常，这类病人较易发生脑梗塞。
无论是脑梗塞或是轻度脑出血，主要表现为局限性慢波增多。如果病灶广泛引起脑干受压时，可引起两侧弥漫性慢波。如果病灶小或位置较深，脑电图可无异常。
脑血管病与脑肿瘤用脑电图进行鉴别诊断也很有帮助。脑肿瘤患者脑电图的异常日渐加重，而脑血管病者则恰恰相反。
动态观察脑电图的变化，对判断预后也有重要价值。临床症状逐渐好转，脑电图异常改变逐渐减少或消失，预后较好；临床症状无明显好转，脑电图呈进行性加重改变，预后不良。
头皮电极的安放位置及连接方法如何?
常规脑电图是指在正常生理条件下和安静舒适状态下按规定的统一方法和时间描记的头皮脑电图。目前临床上应用最多的是国际脑电图学会建议采用的标准电极安放法，其中FP为额极，Z代表中线电极，FZ为额，CZ为中央点，PZ为顶点，O为枕点，T为颞点，A为耳垂电极。上述记录电极的序号通常是用奇数代表左侧，偶数代表右侧。整个头皮及双耳上所安放的电极数为21个。这种安放法特点是：头部电极的位置与大脑皮质的解剖学分区较为一致，电极的排列与头颅大小及形状成比例，在与大脑皮质凸面相对应的头部各主要区域均有电极安放。
将电极按照一定的顺序或有目的地组合起来进行描记称为导联，描记脑电图常规应用单极导联和双极导联两种方法。一次描记中至少要有3～4个导联的描记，并有单极导联和双极导联的组合，以便观察异常放电和定位诊断。一般来讲，单极导联对癫痫灶定位较好，而双极导联的波形、波幅失真较少。
便携式动态脑电图和常规脑电图有什么不同?
所谓便携式动态脑电图是用一微型盒式磁带记录器，通过安放在病人的头皮上的电极，记录和贮存脑电信号，可对患者在清醒、各种活动和睡眠过程中的脑电图表现做24小时不间断记录。动态脑电图24小时监测，弥补了常规脑电图的不足，病人不但可随身携带，自由活动，并可做长时间记录，其诊断阳性率也高于常规脑电图，对癫痫的脑电图研究有较高的价值。
常规脑电图与24小时动态脑电图相比，经济方便，其缺点是不能对脑电状态做长时间的描记，因而捕捉到癫痫波的机会较少，对深入细致的研究脑电图有一定的局限性。
做脑电图应注意什么?
①将头洗干净，不要涂抹油性物质。
②脑电图室要安静舒适。
③前一天晚上要睡好觉(剥夺睡眠者除外)，临做前要进餐。
④操作者态度要和蔼可亲，将要求给病人解释清楚，让病人能充分理解和合作，并严格按操作者的指令去做。
⑤安放电极板要轻柔、准确，使之密切置于皮肤上，这是做好脑电图的关键。
⑥对于年龄太小或不能合作者，必要时给以水合氯醛口服或灌肠。
⑦对有高热惊厥者，最好在症状停止10天后进行脑电图检查。
正常脑电图是怎样的?
健康人除个体差异外，在一生不同的年龄阶段，脑电图都各有其特点，但就正常成人脑电图来讲，其波形、波幅、频率和位相等都具有一定的特点。临床上根据其频率的高低将波形分成以下四种：
β波：频率在13C/S以上，波幅约为δ波的一半，额部及中央区最明显。
α波：频率在8～ 13C/S，波幅25～75μV，以顶枕部最明显，双侧大致同步，重复节律地出现δ波称θ节律。
Φ波：频率为4～7C/S，波幅20～40μV，是儿童的正常脑电活动，两侧对称，颞区多见。
δ波：频率为4C/S以下，δ节律主要在额区，是正常儿童的主要波率，单个的和非局限性的小于20μV的δ波是正常的，局灶性的δ波则为异常。δ波和β波统称为慢波。
因小儿的脑组织正在不断发育与成熟之中，因此其正常脑电图也常因年龄增长而没有明确的或严格的界限，具体内容很复杂，一般非专业人员不易掌握。
影响脑电图的因素有哪些?
影响脑电图的主要因素有年龄、个体差异、意识状态、外界刺激、精神活动、药物影响和脑部疾病等。其中年龄和个体差异与脑生物学特点及遗传心理因素有关。外界刺激与精神活动引起的脑波改变属于脑机能活动的一些生理性变化。药物影响和脑部疾病所产生的脑波变化往往是病理性的，但也可以是一过性和可逆性的。
(1)年龄和个体差异
脑电图作为客观反映大脑机能状态的一个重要方面，和年龄的关系非常密切。如在小儿，脑电图可以观察到随年龄增加的脑波发展变化。年龄阶段不同，脑波可显示明显的差异。另一方面，由于小儿时期脑兴奋抑制机制发育水平的年龄差异，因而对内、外界各种因素影响的反应较成人显着，容易出现明显的脑波异常，而且异常的范围也较广泛，但相应的消失也较成人快。在小儿时期异常脑波的出现也与年龄有关。年龄不同，异常波型也不相同，在癫痫时尤其如此。到成年时，脑波逐渐稳定，中年后随着脑机能的逐渐减退，脑波又产生相应的变化。到老年期由于有脑缺血性损害或有脑萎缩存在，大多数也会出现有意义的脑波异常。关于脑波的个体差异多在1岁后出现，并随年龄的增加而逐渐增加，至成人时脑波差异已相当显着。许多研究结果认为脑电图与遗传及心理特征有一定关系，但出生后各种环境因素对大脑和心理性格的形成也有一定的影响。
(2)意识状态
脑电图能够反映意识觉醒水平的变化，成人若在觉醒状态出现困倦时，脑电图就由α波占优势图形出现振幅降低，并很快转入涟波状态。入睡后脑波变化将进一步明显并与睡眠深度大致平行。在病理状态下，脑电图波形的异常又与病因及程度有关，除大多数表现为广泛性或弥漫性波外，还可见到一些其他的异常波型。临床上常根据这些异常波型来推断意识障碍的病因、程度，还可确定病位。
(3)外界刺激与精神活动
脑波节律一般易受精神活动的影响，如当被试者将注意力集中在某一事物或做心算时，α节律即被抑制，转为低幅β波，而且精神活动越强烈，α波抑制效应就越明显，外界刺激也可引起同样的变化。这就是为什么在做脑电图时周围环境要安静，受检者要放松、不要思考问题的缘故。
(4)体内生理条件的改变
临床上诸如缺血缺氧、高血糖、低血糖、体温变化、月经周期的变化、妊娠期、基础代谢等都直接影响脑组织的生化代谢，所以脑波也相应地出现变化。如脑组织酸中毒时，脑血管扩张，脑血流量增加，将引起脑波振幅降低和出现快波化。
(5)药物影响
在临床上大多数药物对脑机能会产生直接或间接的影响，尤其是那些直接作用于中枢神经系统的药物可引起明显的脑波变化。具体变化与个体差异、药物种类、服药方法、药量等都有很大关系。如口服给药，刚开始和增加药量时会出现脑波变化，有些在停药后的短期内脑波改变仍可持续存在，甚至会出现一种反跳现象而见到脑波增强，这就是临床上治疗癫痫不能突然换药或停药的原因。
什么叫脑电图伪差，引起伪差的常见因素有哪些?
脑电图的伪差又称伪迹或干扰，是指来自脑外的电位活动在脑电图中的反映。伪差的出现常给阅读、分析、判断脑电图造成困难，尤其是某些伪差与痫波很相似，临床上很容易造成误诊，因此正确识别和排除伪差是很重要的。
引起伪差的因素很多，表现也多种多样，但归纳起来有来自仪器和人体两个方面，其中来自仪器的伪差有：描记仪的故障，电极接触不良或故障，交流电干扰等。来自人体的伪差有：眼睑及眼球运动、肌肉收缩、心电图、呼吸、哭泣、皮肤出汗、血管搏动等。

㈡ 如何从脑电波信号中分析出人的专注度

人的大脑正常运转时，大脑神经元会释放神经递质来进行信息的传递，神经元释放和传输神经递质的过程是一个电化学反应的过程，会产生微弱的脑电流称为脑电波。与专注力相关的三个波段(THETA分心波、SMR注意力波以及Hi-beta紧张波)，可根据波段长短来分析人的专注度了，注意力学习能力提升网解答。

㈢ 脑电波的分类及应用

α波。β波 。δ波。θ波。。。。前面那些主要是对人的思考有作用。。后面的不了解只是知道有这两种

㈣ 安徽大学计算机科学与技术学院的研究生专业

一．概况
计算机应用技术专业现设有计算机应用技术的二级学科博士点和硕士点，其培养方式为硕士、博士、提前攻博等等。2002年获准国家立项的计算机应用技术重点学科，2003年获准建立计算机应用技术博士后流动站。硕士研究生学制3年，实行学分制，2005年招生规模为30人。博士研究生学制2年，实行学分制，2005年招生规模为12人。
近年来，本学科先后获得211工程和国家重点学科经费资助，软硬件设施得到了根本改善，在主要研究方向已形成人才高地。
二．学科研究方向介绍
主要研究方向是计算智能与知识工程，包括问题求解商空间理论及其应用、基于商空间理论的粒度计算理论及其应用、构造性机器学习理论及其应用、优化理论与方法的研究、新的层次机器学习理论和方法的研究以及复杂系统的优化技术和方法等等，获得了一批原创性在国内外有重要影响的科研成果。
三．专业课程设置
1．学位课
英语、科学社会主义理论与实践、自然辩证法概论、组合数学、算法设计分析、高级数据库系统、计算机科学数学理论、人工神经网络的理论及应用、人工智能高级教程、高级数据库技术等等
2．非学位课
并行计算、智能计算、计算机视觉、知识发现、专家系统及其开发环境、优化理论及方法、构造性学习理论与方法和数据仓库及数据采集等等
四、学科导师队伍
张铃：男，1937年5月生，福建福清人，1961年毕业于南京大学数学天文系.同年分配至安徽工作，先后在安徽四所大学任教。1993年调至安徽大学人工智能研究所，任所长、教授、博士生导师至今。1986年4月由讲师破格晋升为正教授，1988年被授予国家有突出贡献的中青年专家称号，1991年获享受国家特殊津贴待遇，先后被清华大学、浙江大学、同济大学和中科院智能所等单位聘为客座教授。获得荣誉称号：改革开放以来，获全国教育系统劳动模范等省级以上荣誉称号八次；先后获国家自然科学奖等省级以上学术奖励十次；1978年获安徽省首届科技大会成果奖；1984年获第六届ICL欧洲人工智能奖；1987年获国家教委科学技术进步一等奖；1991年获国家教委科学技术进步二等奖；1992年专着《问题求解理论及应用》获全国高等学校出版社优秀学术专着特等奖；1992年专着《新一代计算技术前沿的研究》获全国优秀科技图书一等奖；1993年获电子工业部科技进步一等奖；1995年获国家自然科学三等奖；1999年获“全国优秀科技图书奖”暨“科技进步奖（科技着作）”一等奖；1999年获安徽省自然科学二等奖。目前主要研究方向有：商空间粒度计算理论（这是目前国际上三大粒度计算理论之一）、智能计算、机器学习理论和方法等。
程家兴：男，澳大利亚南澳大学博士，教授，现任安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室主任，博士生导师，安徽省计算机学会常务理事，澳大利亚南澳大学SCG研究所研究员。主持和参加国家自然科学基金项目，国家自然科学基金中澳特别基金项目、教育部“优秀青年教师资助计划”项目、教育部博士点基金项目等。与澳大利亚南澳大学建立国际合作关系。研究方向：智能计算，算法分析与设计，最优化方法。获安徽省高校科技进步3等奖，安徽省第三届自然科学优秀学术论文2等奖.。目前，指导博士生5名，硕士生9名。主讲课程有具体数学，智能计算，优化理论与方法，组合数学以及本科生离散数学教学课程等。
张燕平：女，1962.2出生，安徽巢湖人；1981年毕业于上海电力学院热工自动化专业； 1989年作为合肥工业大学微机应用研究所研究生获工学硕士；2000年9月至2003年7月在职读博士研究生，并获得安徽大学计算机应用专业工学博士学位。2000年6月任安徽大学计算机系副教授；2003年担任计算机应用专业硕士研究生导师； 2004年11月任教授。主持完成安徽省教育厅自然科学研究项目1项，参加国家自然科学基金项目多项。2004年获安徽省科技进步二等奖。已在《计算机学报》、《计算机研究与发展》等国家重点期刊和国家级期刊发表学术论文18篇。
汪继文：男，1958年9月生，安徽宿松人。1982年1月本科毕业于安庆师范学院数学系，获理学学士学位。1989年7月硕士毕业于安徽大学数学系，获理学硕士学位。2001年7月博士毕业于中国科学技术大学数学系，获理学博士学位。2001.12 进入中国科技大学动力工程及工程热物理博士后流动站火灾科学国家重点实验室做博士后。2004.8出站，获博士后证书。1982.1-1986.9在安庆师范学院数学系任教。1989年7月硕士毕业后留校到安徽大学计算机学院（原为计算机系）任教到至今。2001年6月担任硕士生导师，2002年9月受聘为教授。2002.12入选为安徽省高校中青年学科带头人培养对象。三次获教学优秀奖，一次获安徽省高校科技进步三等奖。目前主要研究方向是计算机数值模拟技术，先后参加了5项国家自然科学基金项目的研究工作，主持完成两项省教委项目。目前参加一项国家自然科学基金项目，主持一项省自然科学基金项目。已发表学术论文28篇，SCI收录论文4篇。 1. 智能软件
学科带头人李龙澍教授，博士生导师，主要研究兴趣为软件体系结构、不精确知识表示和智能Agent技术，发表研究论文50多篇，主持开发的主要系统有：农业气象决策支持系统、大型数据库管理系统、电子政务系统、网络信息管理系统。
软件体系结构的研究：探讨知识的继承机制和抽象原理，使智能软件系统的数据库、模型库和方法库融为一体，引进了知识的层次结构，增强系统的可用性和维护效率。完成国家“863”项目“基于气象分析的指导农作物种植管理软构件”，主持研究国家自然科学基金项目“智能软件体系结构和组件技术的研究”，深入研究模糊商结构理论，将粒度计算理论用于建造软件体系结构模型，提出了一种基于商空间的智能软件体系结构构造模型，研究成果在农业气象、河流污染、公路管理、煤矿救护等GIS系统中有广泛应用。
不精确知识表示的研究：深入研究不精确知识表示的特点，提出一种适合领域特征的信息处理系统的框架和数据约简、知识发现方案，促进知识库系统开发技术水平的发展。研制适合模糊粗糙集信息处理的新的智能软件体系结构，不仅具有重大学术价值，而且在农业气象分析应用中取得其它方法和系统无法替代的明显效果，结合农业气象信息，分析模糊粗糙集的特性和优点，研制适合知识处理的构件模型，用于建造减灾防灾、农作物管理等实际决策支持系统，产生巨大的社会经济效益。
智能Agent技术的研究：Agent体系结构是智能Agent研究中一个重要的研究方向，它所要解决的问题是智能Agent是由哪些模块组成，这些模块之间如何交换信息，以及如何将这些模块用软件或硬件的方式组合起来形成一个有机的整体。结合完成国家“863”项目、国家自然科学基金项目等重大科研项目和机器人世界杯足球锦标赛RoboCup(Robot World Cup），面向大中型企业的数据仓库进行数据挖掘和建造基于Agent技术的智能决策支持系统，为安徽现代化建设产生重大社会经济效益。
2. 数据库与Web技术
学科带头人郑诚博士、副教授。2002年12月毕业于中国科学技术大学计算机系，并获博士学位，研究方向：数据库与数据仓库技术、知识发现与数据挖掘技术、人工智能与机器学习、新一代Web技术等。2005年9月起在安徽大学计算机科学与技术博士后流动站进行博士后研究（在职）。安徽大学中青年骨干教师，安徽省高校骨干教师培养对象。近几年内作为主要骨干参加国家自然科学基金、863计划、安徽省自然科学基金项目等项目4项。主持省教育厅自然科学研究项目二项，发表学术论文20余篇。
数据库与Web技术方向：研究数据库与数据仓库及其应用技术、基于数据库和数据仓库的数据挖掘技术，研究多粒度数据挖掘技术，将它们应用于税务、网络安全等领域；研究语义Web技术，在Web中引入有关智能技术，让计算机能理解Web上的信息。
3. 并行计算
学科带头人刘锋，博士，教授。主要研究方向：软件工程、并行计算、网格计算，承担国家自然基金项目、教育部科研项目、安徽省自然基金项目和安徽省教育厅自然基金项目多项。
近期发表的主要论着：
1. 基于改进型遗传算法的门阵列模式布局 (EI）小型微型计算机系统 2002,no.3
2. 求复函数方程根的遗传算法 计算机工程与应用2001年，37卷，第24期
3. PVM环境下求复函数方程根的并行遗传算法 小型微型计算机系统 2003,no.7
4. ORACLE数据库的MIT在营业帐务系统中的应用 电信技术 2001.9
5. 电子出版物与纸质出版物异同论 情报科学 2001.7
6. 基于遗传算法的方程求根算法的设计和实现 (EI）控制理论与应用 2004年第3期
7. Internet QoS控制机制综述 计算机科学 2002.3.
8. 基于分布理论和遗传算法的多项式求根算法 微机发展 2001年第6期
9. 基于Agent网格计算性能的实时调节 计算机工程与应用 2003年第39期
10. 并行遗传算法求复函数方程根的设计和实现 (EI）系统工程理论与实践 2004年第6期
4. 中间件技术
学科带头人邹海，博士，高工。2001年3月至2003年7月在中国矿业大学电气工程（信息与电子技术）博士后科研流动站从事博士后研究。近年来主要专注于模糊与随机环境下的粗糙集理论与知识获取、中间件技术等方面的研究。主持或参与完成了国家自然科学基金项目1项、948项目1项、省部级自然科学基金2项和10多项横向合作项目，目前在研省青年教师基金项目1项、省教育厅自然科学基金1项，获省、部级科学技术进步奖3项，发表论文10余篇。近年来承担了包括东北晚中生代资源预测专家系统、坝工建筑物实时监测数据采集系统、基于网络通讯的远程分布式遥测系统、基于数据挖掘的防汛抗旱调度指挥系统、B/S/S架构的客户关系管理系统在内的多个应用系统的设计和研发工作，并得以成功应用。
模糊与随机环境下的粗糙集理论与知识获取研究：针对信息识别中大量存在的不完备信息和随机环境这一的特点，结合智能信息处理领域近年来迅速发展起来的粗糙集（Rough Set）理论，深入研究在复杂系统中不完备信息及其随机环境下知识的表示、知识的约简、知识的学习、归纳和推理等。
中间件技术的研究：中间件技术作为90年代初发展起来的基础软件，近几年来逐渐成为构建网络分布式应用系统的重要支撑工具。它能够解决网络分布计算环境中多种异构数据资源互联共享问题，实现多种应用软件的协同工作。研究方向涉及分布式高性能高可靠企业级基础软件平台架构与机制、应用集成架构与技术、J2EE应用服务器、、工作流技术、移动中间件技术、反射中间件技术、嵌入式中间件技术、网络即插即用中间技术件、普适计算中间件技术、网格计算中间件技术、CORBA高级技术等。目前，中间件已与操作系统、数据库、前端应用软件一起，跻身于软件业发展的重点之列，并成为分布式应用的关键性软件。它可广泛适用于政府部门、银行、证券、电力、电信、交通与军事等关键性的网络分布应用。 一、研究生始招时间及在校研究生规模
始招时间：2002年
在校研究生规模：约60人
二、导师梯队介绍
1．计算机视觉及应用方向
韦穗：安徽大学副校长、教授、中国图像图形学会副理事长、教育部科学委员会信息学部委员，1983年4月至1985年9月在美国密执安大学及弗吉尼亚多理学院作访问学者。长期从事计算机视觉、图像图形学、模式识别、数学形态学和全息成像等领域的研究。近年来承担了多项国家自然科学基金项目和863项目。其中大容量快速图像分析系统（负责人）获中科院科技进步二等奖；并荣获国家863计划智能机器人主题先进工作者称号及国家科技部授予的国家863计划先进工作者称号。863项目“基于VR技术的装配帮助系统”（负责人）的研究， 2000年经863专家组组织验收，认为该项目的成果对于本领域的研究起到了开拓性的作用。国家自然基金项目“基于SVD分解的射影重构算法研究”在图形学中的多视图几何、3D重构和基于图像的绘制、图像获取几何和降低计算复杂性，实现复杂景物的3D描述与显示方面取得了一定的研究成果。主持了2002年第二届国际图像图形学会年会，编辑了两本会议论文集，其中大部分论文都被EI收录，翻译出版《计算机视觉中的多视图几何》（由英国剑桥大学出版社和原着作者Richard Hartley和Sman的授权）。
梁栋：博士、教授（博导），安徽大学电子科学与技术学院副院长。1985年和1990年在安徽大学获学士和硕士学位，2002年获安徽大学计算机应用技术专业工学博士学位。1991年晋升为安徽大学讲师，1996年晋升为安徽大学副教授，2002年晋升为安徽大学教授。1995年被评为安徽大学中青年骨干教师和安徽省中青年骨干教师培养对象，2002年被评为安徽省高等学校中青年学科带头人培养对象。近年来，在国内外学术期刊和学术会议上发表专题学术论文30多篇，主持和参加安徽省自然科学基金、国家自然科学基金、国家863计划、国家科技部科技型中小企业技术创新基金等科研项目20多项，先后获安徽省科技进步四等奖1项、安徽省高等学校科技进步三等奖2项、新型实用专利1项、安徽大学教学成果二等奖1项。主要研究领域：计算机视觉、图象信息处理。
2．图像处理与识别方向
罗斌：博士、教授（博导），英国约克大学计算机科学博士，安徽大学计算机科学与技术学院教授，博士生导师，安徽省首批“皖江学者”特聘教授，安徽省跨世纪学术技术带头人后备人选，安徽大学计算机科学与技术学院院长。中国图象图形学会理事、学术委员会、青年工作委员会委员，IEEE学会会员，IEEE计算机学会会员，英国BMVA会员。研究领域为数字图像处理与模式识别。目前主持国家自然科学基金项目《基于邻接图谱理论的图像聚类方法研究》，以及教育部“优秀青年教师资助计划”项目、安徽省人才开发基金和安徽省教育厅自然科学研究项目等。与国外同行专家保持有良好的合作关系，参加英国EPSRC项目的研究。主要研究成果有：应用现代图的分解理论对图像的结构化描述、图匹配理论和图的聚类方法进行了研究；利用EM算法和矩阵的SVD分解理论得到不同大小及包含结构噪声图的匹配方法，提出一种基于图匹配的图像配准算法；将图的谱分解理论应用于图像的识别和聚类，提出图谱结构特征提取方法，以及利用谱特征进行图的识别与聚类，并应用于图像库的检索。研究成果曾获亚洲计算机视觉学术会议最佳论文奖和安徽省科技进步三等奖。在国内外学术刊物和国际会议上发表论文70余篇，论文被SCI、EI、ISTP等索引40多次，论文代表作曾发表于《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Computer Vision and Image Understanding》、《Pattern Recognition》、《Pattern Recognition Letters》、《Image Vision Computing》等学术期刊。
3．智能信息处理方向
吴小培：博士、教授（博导）。2002年12月于中国科学技术大学获博士学位，研究方向为生物医学信号处理。2003年10月起在中国科学技术大学信号与信息处理博士后流动站进行博士后研究（在职）， 2004年4月－9月美国加州大学圣地亚哥分校访问学者。安徽大学中青年骨干教师，安徽省高校学科带头人培养对象。研究领域：盲信号处理，生物医学信号处理和语音、图像处理和识别。近年内主持和参加国家自然科学基金、安徽省自然科学基金项目等项目5项。发表学术论文40余篇。在盲源分离、独立分量分析和脑电信号处理等方面的研究成果在国内有一定的影响，相关论文多次被同行引用。
柴晓冬：教授，博士。安徽省高校中青年骨干教师。目前在中国科技大学电子技术与科学系做博士后研究（在职），研究内容为基于生物特征识别的信息安全。参与研究国家自然科学基金项目两项，主持省教委自然科学基金项目二项，在国内外重要学术刊物及学术会议上发表论文三十余篇。
4．多维信号处理方向
陶亮：博士、教授（博导），安徽省高校学科拔尖人才，计算机科学与技术学院院长助理。2003年于中国科技大学获得信息与通信工程专业博士学位。1997年考取国家留学基金委公派访问学者资格，次年被派往加拿大温莎大学访问研修一年。1999年被选为安徽大学中青年骨干教师，2001年入选教育部优秀青年教师资助计划并获项目资助，2002年入选安徽省高校首批学科拔尖人才。自1988年研究生毕业留校以来，一直从事教学与科研工作，曾给本科生、研究生开设或主讲过多门专业课程，获得过校教学成果奖和校教书育人先进个人称号；是本校信号与信息处理专业硕士生导师（该学位授予点开点导师之一），同时也是本校计算机应用技术专业博士生导师。参加或主持过多项科学研究，近期主持了安徽省教育厅自然科学重点研究项目、安徽省自然科学基金项目及教育部优秀青年教师资助计划项目的研究各一项。主要研究方向为多维信号处理、生物特征识别技术。在《Journal of Computer Science and Technology》、《Chinese Journal of Electronics》、《电子学报》、《Chinese Optics Letters》等核心学术期刊以及国际学术会议上发表论文50多篇，获得过安徽省第四届自然科学优秀学术论文奖，目前（2005年4月）已有2篇论文被SCI收录，22篇论文被EI收录，10篇论文被ISTP收录，多篇论文被他人引用；有专着1部（《实值Gabor变换理论及应用》）；是《电路与系统学报》和《计算机辅助设计和图形学学报》审稿人以及IEEE国际电路与系统专业学术年会审稿人（被邀请担任过审稿委员会委员、专题分会主持）。
三、主要学术成果
1．在国家自然科学基金项目“基本矩阵的鲁棒性计算及应用”支持下，应用视觉理论、投影几何、代数几何、矩阵分析和现代数学最优化理论，完成了基本矩阵的鲁棒性算法研究，并给出了在3维计算机视觉中相关问题的鲁棒性算法。
2．在国家自然科学基金项目“基于SVD分解的射影重构算法研究”支持下，对基于SVD分解的射影重构算法作深入系统的研究，并通过模拟数据和真实图像两方面的实验，获得图像中匹配点噪声效应的定量理解和算法性能的定性理解。
3．在国家自然科学基金项目“基于照片的场景重现”支持下，对基于序列图像的全景漫游技术进行了研究，主要包括：图像插补问题、图像整合问题及全景图生成问题。
4．在国家“863”计划项目“基于虚拟现实技术的装配帮助系统”支持下，完成了以下研究工作：1）建立一个Windows环境下的多模综合实验平台；2）实现一个基于视点的物体识别、定位的帮助装配系统的虚拟现实系统；3）对摄像机自标定、基于视点的插补、3D重构等问题进行了深入地研究。经国家“863”专家组鉴定：对本领域的研究起到了开拓性的作用。
5．在国家自然科学基金项目支持下对计算机产生体视全息图进行了研究。全息技术能提供所有视点、距离上的3D（深度）感知，它是目前最理想的3D显示。当今来自计算机、卫星、先进医学成像设备、战场环境的精确模拟以及地质勘探等各个领域的数据与日俱增，人们越来越希望能将这些数据变换成人们更易理解的形式，即真3D显示的形式。它无须借助眼镜、头盔等辅助设备，并用计算机生成3D显示的编码，由光电器件生成空间显示。
6．先后完成“基于图像的交通肇事现场测距系统”、“基于图像序列的交互式全景漫游生成系统”、“合肥风光交互式全景漫游系统”、“基于图像的犯罪现场重现系统”、“芜湖长江大桥和合肥中心油库交互演示系统”、“宜昌交互式招商引资展示系统”等开发和研制，并应用于交通事故处理、公安刑侦、城市规划、旅游宣传等多个方面，取得了较好的社会效益和经济效益。对计算机视觉、图像处理以及虚拟现实技术的推广应用起到了积极的促进作用。其中“基于图像的交通肇事现场测距系统”和“合肥风光交互式全景漫游系统”经合肥市科技局组织专家鉴定：核心技术水平达到国际先进水平，系统达到国内领先水平，并填补国内空白。
7. 在国家自然科学基金、安徽省自然科学基金项目等项目的支持下，初步验证了用独立分量描述思维脑电特征的可行性，并提出了基于思维脑电独立分量特征的脑机接口技术研究新设想。该研究思路和阶段性成果获得了国内外专家的肯定；研究了小波变换和独立分量分析进行结合的可行性，实验结果表明，基于小波变换和ICA的时频空三域分析方法能较好地解决多导脑电信号ICA分析中存在的过完备问题和非平稳问题；研究了在线ICA算法及其实现技术，提出了一种简单实用的在线Infomax算法，并用于实测脑电数据的在线消澡问题，取得了较理想的结果，该项成果是对Infomax 盲源分离算法的扩展和补充。
8．在教育部优秀青年教师资助计划项目、安徽省自然科学基金项目以及安徽省教育厅自然科学重点研究项目的支持下，研究提出了实值离散Gabor变换（RDGT）理论与快速算法，提出了基于RDGT的瞬变信号表示算法、基于过抽样RDGT的核磁共振FID信号增强算法，以及基于RDGT的线性时变系统表示与逼近方法；研究了基于人脸识别的身份认证方法与系统。研究成果以40多篇论文中英文形式发表在《Journal of Computer Science and Technology》、《Chinese Journal of Electronics》、《电子学报》等重要的核心学术期刊和若干国际学术会议上，并且已有20多篇论文被SCI、EI、ISTP收录。
四、学科研究方向介绍
1．计算机视觉及应用方向
将多视图几何与矩阵分析、谐波分析和现代数学最优化理论结合起来，研究基于图像的3D成像几何与物理中的算法和应用，包括基本矩阵的鲁棒计算及应用、基于照片的场景重现和SVD重构、基于虚拟现实技术的装配帮助系统、计算机产生体视全息图的研究及其在交通事故处理、公安刑侦、城市规划、旅游宣传、文化遗产保护等方面的应用。
2．图像处理与识别方向
将现代图的分解理论、现代统计学理论和模式识别理论应用于数字图像的分析与识别，对图像的结构化描述、图像特征的提取、图像的配准、结构模式识别中的图匹配理论和图的聚类方法进行研究，并将图匹配理论和图聚类方法应用于图像库的检索和索引。
3．智能信息处理方向
研究小波分析理论及其在脑电信号处理中的应用、基于时－频－空三域分析方法的思维脑电特征提取与识别、思维脑电的独立分量分析及其在脑机接口中的应用、在线盲源分离算法及其DSP实现。
4．多维信号处理方向
研究多维信号分析与处理技术的新理论和新方法，并应用于生物信息、语音、图像信号的处理和识别。如一维和二维实值离散Gabor变换理论、快速算法及应用的研究；复杂背景下灰度图像和彩色图像中人眼自动定位算法；基于人脸识别的身份认证方法与系统实现；支持向量机快速学习算法及应用；语音消澡和识别技术等。

㈤ 脑电波是什么

脑电波是一种使用电生理指标记录大脑活动得方法，大脑在活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和后形成的。

脑电波是一些自发的有节律的神经电活动，其频率变动范围在每秒1－30次之间的，可划分为四个波段，即δ（1－3Hz）、θ（4－7Hz）、α（8－13Hz）、β（14－30Hz）。

1、δ波：频率为1～3Hz，幅度为20～200μV。当人在婴儿期或智力发育不成熟、成年人在极度疲劳和昏睡或麻醉状态下，可在颞叶和顶叶记录到这种波段。

2、θ波：频率为4～7Hz，幅度为5～20μV。在成年人意愿受挫或者抑郁以及精神病患者中这种波极为显着。但此波为少年（10－17岁）的脑电图中的主要成分。

3、α波：频率为8～13Hz（平均数为10Hz），幅度为20～100μV。它是正常人脑电波的基本节律，如果没有外加的刺激，其频率是相当恒定的。人在清醒、安静并闭眼时该节律最为明显，睁开眼睛（受到光刺激）或接受其它刺激时，α波即刻消失。

4、β波：频率为14～30Hz，幅度为100～150μV。当精神紧张和情绪激动或亢奋时出现此波，当人从噩梦中惊醒时，原来的慢波节律可立即被该节律所替代。

(5)脑电信号分析方法及其应用扩展阅读：

大脑电波分为左右两部分：左脑负责数字、语言、逻辑及分析；右脑负责音乐、美术、想象、创造等。

左脑电波的天然频率是BeTA，而右脑电波的天然频率是Alpha。

成年人一般只用左脑思考，而忽略右脑，故脑电波以BeTA为主。

7～14岁的小孩子则不同，他们较多用右脑思考，故脑电波以AlphA为主。这时的儿童，爱好音乐、颜色、美术、想象及创作等活动。但随着他们年龄增长及教育制度的使然，大脑的思考活动会逐渐转到左脑去，脑电波亦跟着加快到BeTA。

㈥ 脑控的原理及应用

“脑电波控制”简称“脑控”，脑控技术已经发展成了一种新型的高科技犯罪，受害者被一种高科技电子设备所控制其行为、语言、思维等人体各方面的功能。

最明显的特征就是传音洗脑，会听到有人在议论你就好像在周围，只有你自己听得见，其他人都听不见类似于“精神病”出现的幻听，其实是一种叫着“传音入密”的技术。

网络搜索脑控，了解脑控，关注脑控，警惕脑控高科技犯罪，保护自己。

脑控受害其实身体都会表现出很明显的症状，比如最常见的听见说话声，读心，自己想的别人都知道，被植梦或者是头部某处像被压迫感一样，还会伴有四肢软绵无力，酸痛，行动不协调，思维能力受到抑制，行为语言不受自己控制等这些问题，或者有一些人表现出说话困难，回忆困难，毫无理由的心跳过强等情况。

脑电波扫描仪的接收范围是方圆100公里－200公里，超过以上距离必须使用卫星，在将脑电波扫描仪接收到的信号发射到卫星上，通过卫星转发几乎就可以在地球上任何地方接收，只要输入脑电波特征码编号。

电子精神控制技术是建立在对脑内信息进行获取、解读、传播和控制基础上的人脑精神控制技术，是计算机通过电磁波-脑电波来对脑内信息进行获取、解读、传播和和秘密遥控人体和大脑（精神）。

脑机接口技术其基本原理是：通过记录和分析大脑的信号（脑电波信号、光学信号、核磁共振信号等），推测大脑的思维活动，并翻译成对应的命令来控制计算机或者其他电子设备。

㈦ 什么是脑电信号，请详细介绍一下

脑电信号是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动，含有丰富的大脑活动信息，是大脑研究、生理研究、临床脑疾病诊断的重要手段。脑电信号的英文是Electro Encephalo Gran，简称EEG。通过对脑电信号进行记录，以提供临床数据和诊断的依据。因此脑电信号的提取具有非常重要的临床意义。

㈧ NNI的构成

三效复元—NNI修复调控体系的构成主要包括三大环节：
一、NTF---脑神经递质检测体系；
二、三效复元—NNI修复调控治疗体系；
三、三效复元—NNI修复调控体系疗法修复跟踪体系。
这三大环节紧密结合，环环相扣，缺一不可，共同构成了“三效复元—NNI修复调控体系”的庞大医学体系。
一、NFT—脑神经递质检测体系
1）无创NTF仪：无创定量检测中枢神经递质功能， NTF通过采集脑电信号，由经验丰富的专家应用特殊方法对脑电信号进行分析，从而获得脑内神经递质和脑功能活动的信息，提供脑内神经细胞活动具体情况，为分析大脑功能和脑部疾病提供依据，同时建立了配体与受体互相作用的一整套理论，能够准确扫描定位大脑中受损脑细胞。
2）PD定位仪：通过进行多种检查手段，利用计算机技术后期处理，以脑电信息为核心，将时间与空间检查结果建立统一的坐标系统，对受损神经元细胞精确定位的方法。坐标系统的建立与多种影像处理、融合软件的应用，直观实时、动态、对于精准观测脑神经元细胞活性、受损度、部位等，相更直观、实时。
3）快速标准化ImmuKnow检测：美国Cylex准化检测细胞免疫法ImmuKnow能够非常方便的在实验室中应用，并快速而准确的获取检测结果。ImmuKnow检测能准确评估人体细胞免疫水平。
二、三效复元—NNI修复调控体系
“三效复元—NNI修复调控体系”就其原理而言，只要激活它，就可以通过其不断的自我更新、迁移和分化补充丢失或受损的神经细胞，并迅速使大脑神经元细胞功能产生逆转。所以只要能够明确受损程度，精准定位受损部位，使星形胶质细胞有的放矢的分裂再生使其修复也就宣告了癫痫疾病将得到根本的治疗。
1、磁力恒定：产生感应电磁流，改变大脑皮层神经细胞的膜电位；
内外调节、磁力恒定-神经递质信号传导功能失衡。
2、修复受损：精准定位，超强波渗透，刺激星形胶质细胞产生NGF,修复受损、恢复自体功能；
自然修复----神经元细胞受损过度异常放电。
3、提高免疫: 快速标准化检测、针对性用药；提高机体免疫力与发作阈值，防患未然杜绝复发；
根据快速标准化ImmuKnow检测----免疫识别，综合提高。

㈨ 什么是脑电波

人的大脑是由数以万计的神经元组成，脑电波就是神经元之间的活动产生的电信号。通常将电极放置在人的头皮上来检测这些信号，经过电子仪器的放大之后，可以在纸袋上划出波状的条纹或者用示波器来显示，记录了大脑活动时的电波变化。就好像是心电图机记录了心脏的电生理活动一样，可以用来诊断脑部的疾病，比如说癫痫、脑炎等等，或者进行有关思维活动的研究。收集脑电波的时候需要放置多个电机、多个导联，因为单导联的脑电波信号确定性较差、随机性强，而多导联脑电波信号包含着更多的脑电活动信息，能够更加准确地反映出大脑活动式的整体信息。