脑电放大器噪声隔离

脑电放大器是一种用于记录人类大脑电活动的设备。由于大脑电活动弱小而噪声干扰强烈，因此需要对信号进行放大处理。这时，放大器本身的噪声也会被放大，导致信噪比下降，影响信号的质量和准确性。

为了解决这个问题，需要采用噪声隔离技术。常用的方法有：

1差分放大：利用差分电路，将两个相邻的电极信号相减，可以消除共模噪声，提高信噪比。

2滤波器：利用低通滤波器、带通滤波器等，滤除高频噪声和不需要的频段信号，保留感兴趣的信号，提高信噪比。

3屏蔽：在放大器周围建立屏蔽罩，阻挡来自外界的电磁干扰。

4负反馈：通过负反馈技术，将放大器输出的信号与输入信号进行比较，减小放大器自身的噪声。

综合使用以上方法，可以有效地降低脑电放大器的噪声，提高信噪比，获得更加准确和可靠的脑电信号。

医学信号可以转化为电信号进行测量。这是因为医学信号是人体电生理活动产生的电信号，可以通过电极放置采集到。医学中经常使用的一些信号包括：1心电图（ECG）：测量心脏电活动情况，可以用以诊断心脏疾病。2脑电图（EEG）：测量脑部电活动，可以用于研究睡眠、意识状态以及癫痫等疾病。3肌电图（EMG）：测量肌肉电活动，可以用于临床和科研目的，例如研究肌肉损伤和疾病。4心跳声音（PCG）：用于心脏功能状态评估，比如瓣膜听诊，从而发现心脏功能异常。这些医学信号可以转换成电信号进行捕捉和分析，然后通过数字信号处理技术进行信号滤波、去除噪声、提取特征等 *** 作，最终得到有用的生理参数信息。同时，通过对这些电信号进行分析，可以对人体的生理状态和疾病进行评估和诊断，为临床医学和科学研究提供了有力工具。

您好，多导脑电信号需要空间滤波。空间滤波是一种对脑电信号进行处理的技术，它可以消除由于脑电信号传播的距离而产生的噪声，从而提高信号的准确性和可靠性。空间滤波的原理是，通过改变信号的振幅，使其在某一特定的空间范围内具有更高的信号强度，从而抑制噪声的影响。空间滤波的优点在于它可以有效地抑制噪声，提高信号的准确性和可靠性，从而提高脑电信号的信噪比。

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脑机接口(Brain Computer Interface，BCI)，或称大脑端口(Direct neural interface)、脑机融合感知(Brain-machine interface)，是指在人或动物脑（或者脑细胞的培养物）与外部设备间建立的直接连接通路。在单向脑机接口的情况下，计算机接受脑传来的命令或者发送信号到脑，但不能同时发送和接收信号。而双向脑机接口允许脑和外部设备间的双向信息交换。

BCI 系统通过对脑电信号的分析和处理，提供用户与外界设备通信和控制的信道，是一种新的人机交互方式。BCI 系统涉及计算机通信与控制、生物医学工程和康复医学等领域，己经成为交叉学科的热点。而基于脑电信号(Electroencephalography，EEG)的脑机接口成为了目前非常实用、先进的脑机接口方式，以揭示和验证大脑神经生理机制，脑认知科学和神经信息等相关内容。

BCI 系统的信号处理过程包括信号获取、特征提取、分类判断等，其中特征提取和分类判断是 BCI 信号处理的关键环节。传统脑电信号的处理方法是对信号进行多次检测并进行均值滤波，再用统计学方法寻找 EEG 的变化规律。但是该方法信息传输率较低，不能满足实时控制的要求。目前普遍采用的是先对离线 EEG 信号进行处理和分析，再进行在线调试。

BCI 系统的信号处理过程

这里将介绍目前比较常用的脑机接口范式：运动想象BCI、 SSVEP、AEP、 P300

运动想象BCI （Motor Imagery，MI-BCI）

基于运动想象的系统主要是将运动想象激发大脑运动皮层脑电节律变化的脑电信号作为输入，通过信号处理部分判断运动想象种类，然后由计算机将运动想象种类翻译成控制命令，最终可以实现人脑与外部设备的通信及控制功能。主要关注的是用于优化被试表现的特征提取和分类技术。早期 BCI 原型是基于进行有意的肢体运动期间的 EEG 模式，比如左手、右手或者脚的运动。

为每名被试修改输入特征（如电极位置和频带），以优化分类正确率。后续的研究表明运动想象也能激活大脑主要感觉运动区域，在对侧大脑半球中产生“事件相关去同步”(event-related desynchronization，ERD)，在同侧大脑半球中产生“事件相关同步”(event-related synchronization，ERS)。通过分类器探索感觉运动节律的左、右差异以此来区分运动想象。

来源于书籍《脑机接口导论》。a运动想象期间，alpha频带的平均能量(此处指9~13Hz，称为运动区mu频带)，EEG信号来自左侧(C3)和右侧感觉运动皮质(C4)。相对于基线(05~25秒)的正、负偏移分别表示频带能量的增加(ERS)和减少(ERD)。在3秒时出现提示并持续125秒的时间；b根据实际的头模型计算出皮质表面在提示出现后625毫秒的ERD分布(改编自Pfurtscheller等人，2000)。

SSVEP （Steady-state visual evoked potentials：稳态视觉诱发电位）

稳态诱发电位由持续波动的刺激（重复频率大于 5Hz）产生。例如，考虑一个能够解码二选一问题的系统。可以用视觉刺激来表示这两个选项（如，屏幕上的按键或者发光二极管 LED），每个视觉刺激以不同的频率闪烁。被试需要关注他/她选择的那个按键（如，注视它）。这样可以在大脑的早期视觉区域（枕区）产生与刺激频率相同的EEG 信号，这一信号称作稳态视觉诱发电位(SSVEP)。通过对 EEG 刺激进行频域分解（如使用FFT），BCI 能够检测出被试所注视的刺激的频率，从而识别出被试的选择。

举一个基于 SSVEP 的 BCI 例子。电话键盘的 12 个键分布在计算机屏幕上 3×4 的矩阵中。按键以不同频率闪烁，频率范围为 6~14Hz。另外一个闪烁的开、关键用来开启或停止其他键的闪烁。为了减少由 alpha 波引起的假阳性率，首先要进行闭眼状态下的筛选试验，当一些频率所对应的能量超过从 4Hz 至 35Hz 频带平均能量的 2 倍时，这些频率就会被排除在刺激频率之外。另外，所有的刺激频率都是频率分辨率的奇数倍，以防止某刺激频率是另一刺激频率的两倍。

来源于cheng等人(2002)的文章 Design and implementation of a brain-computer interface with high transfer rates

听觉诱发电位 （Auditory evoked potentials，AEP）

研究人员对 P300 的 BCI 进行了改进，探索了将 oddball 范式应用于听觉刺激，以此为基础构建 BCI 系统。听觉刺激由不同频率、时长为 50 毫秒的方波产生的哔哔声构成，哔哔声产生于被试的左侧或右侧。这段哔哔声中包含两种声音，一种是会频繁响起的非目标哔哔声，另一种是偶尔才在被试任一耳朵中独立播放的目标哔哔声。被试的任务是注意（通过计数）在左耳或右耳中响起的目标刺激。BCI 需要检测被试正在留意的是哪个目标（左耳的目标或右耳的目标）。对多次试验中的 39 通道 EEG 信号进行平均，利用 ICA 进行分离，然后用线性 SVM 进行分类。

来源于Hill等人(2005)的文章 An Auditory Paradigm for Brain–Computer Interfaces

P300 BCI刺激范式

最经典的 P300 脑机接口刺激范式是在 1988 年由 Farwell 和 Donchin 提出的基于 P300 视觉刺激的字符输入系统。该实验范式将 36 个字符排列成一个 6×6 的字符矩阵，并按随机的次序闪烁矩阵中的某一行（或列）的 6 个字符。如下图所示：

来源于Donchin等人(2000)的文章 The Mental Prosthesis: Assessing the Speed of a P300-Based Brain-Computer Interface

为了拼写一个单词或者发出一个命令，被试必须将注意力集中在矩阵中的字母或命令上，以此来选择组成单词或命令的每个字母。当被试的注意力集中在字母或者命令上时，矩阵的行和列以随机顺序重复闪烁。行和列的每次闪烁（或明暗度增强）持续100 毫秒，闪烁间隔固定为500 毫秒或者125 毫秒。只有当行或者列包含了被试选择的字母或者命令时，被试的大脑才产生明显的P300。这一信号可以通过使用诸如LDA 的分类器检测到。因此，通过持续追踪哪个闪烁的行和列引起了最明显的P300，能够推断出被试选择的字母或者命令。为了有助于保持注意力，通常要求被试对所选择闪烁的次数进行计数。

基于SSVEP 和P300 的系统主要特点是无需训练，这类系统比较适合于多指令选择的离散控制型应用，如打字系统、 *** 作界面等。由于其能够提供更多的指令，所以目前这类系统所能够达到的传输率和正确率都比基于自发脑电的系统更高。但是需要外界的诱发刺激来产生特征脑电模式，依赖于场景设计，且目前绝大部分系统都是同步控制的。

拉杰什PN拉奥, 张莉, & 陈民铀 (2016) 脑机接口导论 机械工业出版社

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Donchin, E , & Spencer, K M (2000) The mental prosthesis: assessing the speed of a p300-based brain-computer interface IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering, 8(2), P174-179

Cheng, M , Gao, X , Gao, S , Member, S , & Xu, D (2002) Design and implementation of a brain-computer interface with high transfer rates Biomedical Engineering IEEE Transactions on, 49, 1181-1186

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你好

图像其实也可以说是一种信号。我个人理解，是觉得一个是用一维处理一个使用二维处理。

我先说说这三个词的联系好了。你要去噪声，噪声可以理解成信号干扰，你想去掉多余的信号干扰其实也可以说是滤波。平滑也是同样的道理，就比如图像几乎每一块都有一点信号传输的干扰，你需要做图像平滑，把噪声的像素降低，提升周围像素，这个平滑也算是滤波吗？我觉得也算，就比如噪声对信号或者图像是同一种频率影响下的，你滤掉它，也是做平滑。

那我说说不同。滤波你可以滤掉不是噪声的频率的波形。比如我现在想要提取EEG信号的阿尔法，那我就得用bandpass想办法滤波到那一个频率的波才好提取数据。平滑的话，还有很多其他的方面，就比如我现在用DAC得出一个analog的波形，我需要用reconstruction filter做平滑处理。去噪的话，也其实不一定要用那种所谓的传统的滤波器，比如可以使用adaptive filter，通过算法无限的接近真实的信号。

所以总而言之，你如果想精通各个方面，在EE这条道路上要走很多的路= =

希望对你有所帮助。

一）脑电图（EEG）检查：是在头部按一定部位放置8-16个电极，经脑电图机将脑细胞固有的生物电活动放大并连续描记在纸上的图形。正常情况下，脑电图有一定的规律性，当脑部尤其是皮层有病变时，规律性受到破坏，波形即发生变化，对其波形进行分析，可辅助临床对及脑部疾病进行诊断。

脑波按其频率分为：δ波（1-3c/s）θ波（4-7c/s）、α波（8-13c/s）、β波（14-25c/s）γ波（25c/s以上），δ和θ波称为慢波，β和γ波称为快波。依年龄不同其基本波的频率也不同，如3岁以下小儿以δ波为主，3-6岁以θ波为主，随年龄增长，α波逐渐增多，到成年人时以α波为主，但年龄之间无明确的严格界限，如有的儿童4、5岁枕部α波已很明显。正常成年人在清醒、安静、闭眼时，脑波的基本节律是枕部α波为主，其他部位则是以α波间有少量慢波为主。判断脑波是否正常，主要是根据其年龄，对脑波的频率、波幅、两侧的对称性以及慢波的数量、部位、出现方式及有无病理波等进行分析。许多脑部病变可引起脑波的异常。如颅内占位性病变（尤其是皮层部位者）可有限局性慢波；散发性脑炎，绝大部分脑电图呈现弥漫性高波幅慢波；此外如脑血管病、炎症、外伤、代谢性脑病等都有各种不同程度的异常，但脑深部和线部位的病变阳性率很低。须加指出的是，脑电图表现没有特异性，必须结合临床进行综合判断，然而对于癫痫则有决定性的诊断价值，在阗痫发作间歇期，脑电图可有阵发性高幅慢波、棘波、尖波、棘一慢波综合等所谓“痛性放电”表现。为了提高脑电图的阳性率，可依据不同的病变部位采用不同的电极放置方法。如鼻咽电极、鼓膜电极和蝶骨电极，在开颅时也可将电极置于皮层（皮层电极）或埋入脑深部结构（深部电极）；此外，还可使用各种诱发试验，如睁闭眼、过度换气、闪光刺激、睡眠诱发、剥夺睡眠诱发以及静脉注射美解眠等。但蝶骨电极和美解眠诱发试验等方法，可给病人带来痛苦和损害，须在有经验者指导下进行。随着科技的日益发展，近年来又有了遥控脑电图和24小时监测脑电图。

（二）脑电地形图（BEAM）

是在EEG的基础上，将脑电信号输入电脑内进行再处理，通过模数转换和付立叶转换，将脑电信号转换为数字信号，处理成为脑电功率谱，按照不同频带进行分类，依功率的多少分级，最终使脑电信号转换成一种能够定量的二维脑波图像，此种图像能客观地反映各部电位变化的空间分布状态，其定量标志可以用数字或颜色表示，再用打印机打印在颅脑模式图上，或贮存在软盘上。它的优越性在于能发现EEG中较难判别的细微异常，提高了阳性率，且病变部位图像直观醒目，定位比较准确，从而客观对大脑机能进行评价。主要应用于缺血性脑血管病的早期诊断及疗效予后的评价，小儿脑发育与脑波变化的研究，视觉功能的研究，大浮肿瘤的定位以及精神药物的研究等。

异常的EEG模式如果包括了整个大脑。意味着广泛的脑功能失调，异常的如果是局灶的，则提示有局灶的脑功能异常。EEG有可能提示大脑疾病的诊断，某些特殊EEG模式能够提示特定的疾病。

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