电信号专题
脑电信号在情感计算中应用
情绪是对一系列主观认知经验的通称，包括人对外界刺激或自身刺激的心理反应并伴随着生理反应。情绪对人际关系的建立和维持、认知、决策、工作效率等互动活动具有直接影响。许多疾病如抑郁症、自闭症、游戏成瘾、阿尔茨海默氏症、冠状动脉疾病与认知和情绪障碍密切相关。识别情绪表达障碍患者的情绪状态将有助于提供更好的治疗和护理。1995年，自Picard提出了“情感计算”概念后情感识别成为了人机交互人性化环节中引人入
简单的基于小波分解和独立分量分析的脑电信号降噪（Python）
脑电信号是一种典型的非平稳随机信号且存在一定的非高斯性和非线性。传统的分析处理方法是将脑电信号近似看做线性、准平稳、高斯分布的随机信号，这使得分析结果往往不能令人满意，实用性较差。现代的小波变换方法和独立分量分析方法的提出为有效地分析脑电信号提供了新的途径。由于所要提取的特征波频率不精确并受到噪声的影响，如果单独应用小波提取出的特征信号往往特征不够明显。独立分量分析是根据信号的多元统计特性进行分析
基于L1范数惩罚的稀疏正则化最小二乘心电信号降噪方法（Matlab R2021B）
L1范数正则化方法与Tikhonov正则化方法的最大差异在于采用L1范数正则化通常会得到一个稀疏向量，它的非零系数相对较少，而Tikhonov正则化方法的解通常具有所有的非零系数。即：L2范数正则化方法的解通常是非稀疏的，并且解的结果在一定范围内是发散的，而L1范数正则化方法的解通常是稀疏的。 鉴于此，采用L1范数惩罚的稀疏正则化最小二乘方法对心电信号进行降噪，算法可迁移至金融时间序列，地震信号
基于匹配追踪和最大重叠离散小波变换的ECG心电信号R波检测（MATLAB 2018a）
准确识别心电信号的R波是进行HRV分析的前提。因此，开发出准确的心电信号R波检测方法十分重要。近几十年来，提出的R峰检测方法主要分为两个阶段。第1阶段是预处理阶段，目的是对受不同噪声影响的原始心电信号进行降噪处理，从而实现增强R峰特征，削弱其他波形的目的。第二阶段为R峰检测阶段，利用决策规则寻找真实的R峰位置。 通常情况下心电信号的频率比较低，而且幅值比较小，在实际的信号采集过程中心电信号容易受
基于双向长短时记忆网络的ECG心电信号识别（包括原始时域信号与时频域特征提取，MATLAB R2021B）
循环神经网络RNN，是一种链式结构，能够对连续输入的序列同时处理，且有不错的效果。RNN具有记忆功能且能够随时接受并处理输入数据，这得益于其特殊的连接方式，即神经元之间以一定的方向互相连接构成环，内部时序状态即时展现。RNN因这种特殊的结构在自然语言处理中得以广泛应用，尤其是在翻译、语音识别和图像处理等领域有更明显的优势。RNN网络结构能够利用历史信息的前提是距离不能太远，在距离较远时记忆效果不理
心电信号降噪方法（滤波器/移动平均/小波等，MATLAB环境）
对于一个正常的、完整的心动周期，对应的心电图波形如下图所示，各个波形都对应着心脏兴奋活动的生理过程，包含P波，PR段，QRS波群，ST段，T波，U波。 （1）P波心电图中，起始的P波对应心房的兴奋过程，一个完整的心动周期起始于窦房结，P波的起始，代表窦房结将心脏兴奋传递至心房使得心房全部受到激励的过程。P波的方向及形态与兴奋在心房内的传播途径密切相关，在各个导联中，P波形态不尽一致，一般来说
基于形态学滤波的心电信号ECG处理（MATLAB 2021B）
数学形态学简称形态学，在数学意义上，其基于集合理论、积分几何和网格代数，是一门严格建立在数学基础之上的学科，着重用来研究图像的几何结构和形状，因而称之为形态学。其基本思想是用结构元素对待分析图像进行“探测”，根据不同目的与需求，保留图像中所需要的主要成分，去除干扰成分。作为“探针”的结构元素可以携带一定的知识，如形状、大小、方向、色度等信息，对携带了大量信息的待处理图像进行探测和研究，根据其所携带
基于离散小波变换(DWT)的心电信号伪影去除及心电信号PQRST波检测（MATLAB R2018）
心电信号是心脏神经，肌肉组织电化学活动的表现形式。这些电化学活动使心脏内部产生一系列非常协调的电刺激脉冲，分别使心房，心室的肌肉细胞兴奋，从而有节律的舒张和收缩。这些生物电活动在体表的不同部位形成不同的电位差变化，就是心电信号。其他生理电活动，如脑电（Electroencephalogram，EEG），肌电（Electromyography，EMG）等都是如此。 心脏主要由心肌组成四腔室结构，上
252 基于MATLAB的自适应差分阈值法检测心电信号的QRS波
基于MATLAB的自适应差分阈值法检测心电信号的QRS波，QRS波群反映左、右心室除极电位和时间的变化，第一个向下的波为Q波，向上的波为R波，接着向下的波是S波。通过GUI进行数据处理，展示心率和QRS。程序已调通，可直接运行。 252 自适应差分阈值法 心电信号检测 QRS波 - 小红书 (xiaohongshu.com)
深度学习技术在运动想象脑电信号中分类中的学习实战
----（本文由思影科技学习参考后得出） 脑机接口（BCI）中运动想象脑电图（MI-EEG）是最常见的BCI范式之一，已经广泛应用于只能医疗，如中风后康复和移动辅助机器人。近年来，深度学习（DL）对基于MI-EEG的BCI产生了巨大影响。 争对基于DL的MI分类提出了三个主要问题： （1）基于DL的技术是否需要预处理？ （2）
基于对抗学习(域适应)的脑电信号SEEG/EEG分类算法
很久没有更新博客了，手头上有一些工作，发论文不是很顺利（论文已经中了，虽然是水刊，但还是很高兴），但是还是想通过博客的方式分享处理。 对抗学习（Adversarial Learning）的思想最早可以追溯到博弈论里面优化问题。GAN(Generative Adversarial Networks)网络是一种典型的基于对抗学习的神经网络。GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假
脑电信号(EEG/SEEG)处理方法杂记-框架搭建
本人一直在做关于脑电信号的处理，中间尝试了很多的方法，因此想把关于脑电信号的处理方法记录下来，分享给大家，也相当于给自己的学习生活做一个记录性的总结。 脑电图（EEG）是一种使用附在头皮上的小金属圆盘（电极）检测大脑电活动的测试。您的脑细胞通过电脉冲进行通信，并且即使在您睡着时也始终保持活动状态。此活动在EEG录音中显示为波浪线。脑电图是癫痫的主要诊断测试之一。脑电图也可以在诊断
【肌电信号】基于matlab GUI MUAP波形【含Matlab源码 736期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
【肌电信号】基于matlab GUI脉搏信号分析(去噪+特征提取)【含Matlab源码 862期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
【肌电信号】基于matlab GUI脉搏信号处理系统【含Matlab源码 1062期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
毕设题目：Matlab脑电信号
1 案例背景 脑电活动与脑状态、脑区域有着密切的关系,是了解人脑信息处理过程的一种极为重要的形式,脑电信号EEG的研究是可以了解脑活动机制、人类的认知过程和诊断脑疾患的重要手段,也是实现人与外界通信的新途径。 2 现成案例（代码+参考文献） 1. 【脑电信号】基于matlab GUI小波变换癫痫脑电信号特征提取及分析【含Matlab源码 1154期】 2. 【脑电信号】基于matlab HMM
毕设题目：Matlab肌电信号
1 案例背景 表面肌电信号是通过表面电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态。表面肌电信号在临床医学、运动医学、康复医学、神经生理学、电生理等领域被广泛应用。本文所研究的肌电信号是在右下臂上采集到的一组表面肌电信号,通过小波变换等方法对肌电信号进行去噪处理。实验表明,该方法能够有效的去除肌电信号的噪声,为下一步的信号分析打下良好的基础。 2 现成案例（代码+参考
课程设计项目2.1：心电信号中工频干扰估计与消除
01.课程设计的具体内容 02.代码效果图 获取代码请关注MATLAB科研小白的个人公众号（即文章下方二维码），并回复：MATLAB课程设计本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。
来自大脑的电信号（EEG）-脑电（1）
本博客仅用于学习，来源于网络，如有侵权，会立刻删除 1.何为脑电 来源百度百科 脑电波（Electroencephalogram,EEG）是一种使用电生理指标记录大脑活动的方法，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。它记录大脑活动时的电波变化，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。 脑电波来源于锥体细胞顶端树突的突触后电位。脑电波同步节律的形成还与皮
【信号处理】基于DGGAN的单通道脑电信号增强和情绪检测（tensorflow）
关于 情绪检测，是脑科学研究中的一个常见和热门的方向。在进行情绪检测的分类中，真实数据不足，经常导致情绪检测模型的性能不佳。因此，对数据进行增强，成为了一个提升下游任务的重要的手段。本项目通过DCGAN模型实现脑电信号的扩充。 图片来源：https://www.medicalnewstoday.com/articles/seizure-eeg 工具 数据 方法实现 D
MATLAB环境下脑电信号EEG的谱分析
脑电信号一直伴随着人类的生命，脑电波是脑神经细胞发生新陈代谢、离子交换时细胞群兴奋突触电位总和，脑电信号的节律性则和丘脑相关，含有丰富的大脑活动信息。通常我们所接触的脑电图都是头皮脑电图，在有些特殊场合还需要皮下部位的脑电图，脑电信号主要有以下几个特点： （1）脑电信号只有50pV左右，所以非常的微弱，通常头皮脑电信号，超过100pV的可以认作是噪声。脑电信号按照波幅值可以分为高、中、低三种:低
MATLAB环境下基于短时傅里叶变换和Rényi熵的脑电信号和语音信号分析
傅里叶变换是不能很好的反映信号在时域的某一个局部范围的频谱特点的，这一点很可惜。因为在许多实际工程中，人们对信号在局部区域的特征是比较关心的，这些特征包含着十分有用的信息。这类信号因为在时域(或者是空间域)上具有突变的非稳定性和特点，他们的频谱均匀地分布在整个信号的频率轴上，用傅里叶变换的形式进行分析往往并没有那么高效。为此对这类信号必须考虑采用其他的方法，通常的解决办法就是引入一个局部的频率"参
【脑电信号处理与特征提取】P5-彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点
彭薇薇：脑电信号的预处理及数据分析要点 脑电 脑电是神经活动的测量方法，在不同位置测量有不同的方法。比如大脑皮层表面测量的是ECoG，在头皮测量的是EEG。除了EEG是无损的，其他都是有损的。 脑电信号采集系统 下面是完整的脑电采集系统，需要注意的地方是给被试者发送刺激信号的同时，也需要给放大器发送一个marker，这个是为了标记刺激开始时间。 下面是采集到的脑电数据，横轴是时间，纵
arduino与肌电信号（传感器）的碰撞③ 2021 8 19
一.肌电传感器接线图 二.舵机接线图 GND(棕色)接 Arduino GND PWM(橙色)接 Arduino attach() VCC(红色)接 Arduino 5V 三.杂图 ①运动仿真图 ②串口图 ③肌电电路效果图