脑电信号分析方法

⑴ 脑电信号分析方法及其应用的内容提要

脑电信号分析已经在脑科学研究中占据了越来越重要的地位。《脑电信号分析方法及其应用》共7章。第1、2章涉及生理基础和实验基础在内的相关知识。第3章至第5章是方法部分，其中：第3章重点回顾了传统脑电分析方法；第4章侧重于动力学特性的分析，重点介绍了一些新的分析方法，如混沌理论、信息论和复杂度分析等；第5章主要介绍其他重要分析方法，如同步分析和因果性分析。全书的最后两章是实例部分。第6章是脑电分析应用领域的综述，内容涉及临床疾病的辅助诊断、脑电逆问题、认知科学研究中的脑电分析以及脑一机接口。第7章是上述方法(第4、5章为主)的应用实例介绍。
《脑电信号分析方法及其应用》可供生物医学工程中脑信号处理方面的研究人员、大中专院校的相关专业的研究生，以及医院脑电图室的医务工作者参考。

⑵ 多个脑电信号怎么做独立成分分析

PCA(主成分分析)寻找的是，使得投影之后，尽量保留原有信息量的投影方向。ICA(独立主成分分析)寻找的是，使得投影之后，数据之间相互独立的投影方向。

⑶ 对于获取的大脑信号数据，有哪些分析方法这些方法能提取哪些关于大脑活动的信息

这个可是非常专业的了。
在普通人所能接触到得中，主要有脑电波，还有螺旋ct，核磁共振等

⑷ 脑电控制脑电信号的采集和特征采取 模式识别 有没有弄好的 直接用的

这类东西很多，如果你只是搞理论分析，下载一个BCI2000，用这个软件就可以了，数据可以去很多开源的数据库下，国外的居多，如MIT。如果你要整设备，真的是很蛋疼，建议你做有线设备，无线在通信和电磁兼容这上面需要考虑比较多一些。买的话普遍比较贵，特别是如果你要很多导联的，都得几十万，不知道你们老师舍不舍得投入，如果要简易的，推荐你买OPEN BCI，几百美元就能搞定，淘宝那些东西并不靠谱，就是简单采集分析一下功率谱密度，非常low。其实你是控制工程的，不如自己做一个，也并不是特别难。

⑸ 跪求matlab实现脑电信号的相位同步分析（希尔伯特变换法和复改进小波变换法）

希尔伯特变换 matalb直接可以用的 B=hilbert(A);angle(B) 相位角度

⑹ 如何通过算法把脑电信号提取出来

1999 年，Birbaumer 等人描述了一个使用脑电信号的脑机接口系统，以及其在残障人士 身上测试的情况。在他们开创性的工作中，Birbaumer 等人展示了一个身患肌萎缩性(脊髓) 侧索硬化(ALS)症病人成功使用BCI 系统控制一个拼写装置并与外界交流[望的号码，该系统 的速度居世界前列，可以达到68bits/min。此外，他们还较为深入的研究了基于运动想象的 脑机接口系统。目前他们的研究所主要从两方面推进脑机接口的研究：一方面为研究脑机接 口控制过程中的神经机理以实现具有互适应能力的脑机接口算法；另一方面为研制具有实用 价值的脑机接口装置。 望输入的字符。和之前的基于P300 的字符拼写系统相比，这个系统的通讯速度提高了很 多。奥地利格拉茨科技大学的脑机接口研究小组也是以运动想象为主要实验模式，实现了多 类在线异步脑机接口系统，其中的典型代表为神经假肢控制系统。这个系统中实验者是一名 小儿麻痹症患者，患者的左手手臂不能够自由抬放，手指不能抓握。实验中分析识别患者运 动想象时发出的脑电信号，转化为假肢的控制指令，从而使患者可以实现左手手臂的举起、 放下、手指的抓紧和松开等动作，从而让患者实现一定程度的自理。除此之外，该小组还开 发出了其他的脑机接口系统，像多媒体控制、虚拟键盘拼写等[25]。无独有偶，德国着名的 图宾根大学的wolpaw 等使用另一种方法设计了一种思想翻译装置，通过监测慢皮质电位的变 化来实现对外部设备的控制。系统中通过使用视觉反馈技术实现了字母拼写的功能。此外， 美国纽约州最全面的州立健康实验室Wadsworth 中心主要研究如何用从运动感觉皮质测得的 脑电信号控制指针的一维或二维运动[26]。为了便于比较和评估，他们研制了脑机接口-望和 紧张状态下加强。 θ 波 θ 波的频率为4~7Hz，波幅范围为10～40μ V，两侧对称，颞叶较明显，一般 困倦时出现，是中枢神经系统抑制状态的表现。健康成人脑电图中仅散在出现少量第 2 章 脑机接口原理和实验信号采集 θ 波。θ 波是正常儿童脑电图中主要成分，成人脑电图中出现θ 波表示为不正常波。θ 波出现与精神状态有关，在意愿受到挫折或抑郁时易出现，并可持续和病理状态下θ 波是很 常见的波形。 δ 波 δ 波出现在熟睡、婴儿及严重器质性脑病患者中，幅值在100 微幅左右。 该波只能在皮质内发生，而不受脑的较低级部位神经的控制。 γ 波 γ 波为30～60Hz 频率范围内的脑电活动，波幅较低，在额区和前中央区最为明显。 现在，基于EEG 的脑机接口主要集中在两个方向[41]：诱发的信号和自发的信号。当某 个异常事件发生后的300ms 左右，将会检测出一个被叫做P300 的电波峰值；当眼睛受到光或 图像刺激后，视觉皮层将会产生视觉诱发电位。这两类信号可以通过诱发产生，并且判断准 确率较高，但是缺点是需要外界刺激，并且依赖人体本身的某些知觉才能工作。而当某侧肢 体运动或者仅仅是想象其运动时同侧的脑区产生的事件相关同步电位、通过反馈训练可以自 主控制的皮层慢电位和自发的阿尔法、贝塔等脑电信号虽然不需要外界刺激，但是需要大量 的特殊训练和适应过程。

⑺ 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。

⑻ 如何从脑电信号中获取体感诱发电位

双侧正中神经诱发电位正常，这个说明上肢体感诱发电位正常，检测方法是在腕横纹处刺激使正中神经兴奋，兴奋起来的电信号沿正中神经进入颈椎到达大脑皮层。要看的波形有周围神经的监护电位（N9）和皮层记录到的P15、N20及P25。

双侧刺激踝后胫神经属于下肢体感诱发电位，一般看的波形包括：腘窝处的周围神经监护电位（N8）和头顶Cz或Cz‘处的P40，一般看P40就能说明问题。P30一般看得较少，这种接法是比较早期的接法，临床上目前主要采用（Cz-Fpz）接法。

不管怎么接，右N9潜伏期延长，这个N9可能写错了，应该是N8。P30、P38未能引出，则说明下肢体感诱发电位异常。

简单的理解，就是当外界给予胫神经刺激时，这个刺激产生的电信号在腘窝位置（膝盖后方）已经传导得比正常人慢了，而且在大脑皮层无法记录到信号，也就是无法感知到外界对胫神经的刺激。传导通路出现问题了，这个电刺激一般来说，能兴奋起你的胫神经，产生生物电信号，通过周围神经传入脊髓一直到达大脑皮层。当这个信号无法传达到大脑皮层时，则说明整条通路出了问题，得定位之后找原因。

排除技术因素，结合临床体征，找神经科医生看吧。

⑼ 脑电信号基线校正和主成分分析先做哪一步

都是拿来进行降维的方法，把多个变量简化少数几个不相关的变量。
判别分析一般结合聚类分析一起做，因为判别分析的前提需要大部分数据已经分好组，再去对待判数据进行归类。
主成份分析与因子分析如出一辙，建议你去看看书。

⑽ 脑电波信号处理MatLab代码模板，小白看不懂，跪求高手解读，谢谢……

我解释下：

data0 = load('Competition_test');%data0是个struct结构，包含X域
A = data0.X;%把X域赋给A
B = A(:,:,1);%取A的第一页给B
% size(B)%如果前面的“%”去掉，会看到B的大小，可能是100*64
C = zeros(6400,1);%生成全0矩阵，
for i = 1:100
for j = 1:64
C(i*j) = B(i,j,1); % 提取脑电信号
end
end