基于小波时频图和卷积神经网络的脑电波分类技术研究 采取matlab

基于 脑电波数据的时频图 小波尺度图 FFT变化 Wigner-Ville图 小波分析图的数据介绍和程序实现

于耳垂．实验期间受试者安静地坐在一张椅子上，放松身体，集中注意力，尽可能减少眨眼及肢体运动． １．３　用户界面 实验分为训练过程和测试过程．训练期的用户界面，如图１所示．界面可分为两个部分：３×４的字 母矩阵、目标字符．测试期的用户界面，如图２所示．界面可分为４个区：一级选择的字母刺激区（Ⅰ）、二 级选择的候选汉字刺激区（Ⅱ）、目标拼音区（Ⅲ）、目标汉字区（Ⅳ）．一级选择的字母刺激区按３×４矩阵 排列，由２６个 英 文 字 母、两 个 标 点 符 号（“，”、“．”）和 两 个 功 能 键（“Ｅｎｔｅｒ”———一 级 选 择 完 毕 确 认， “×”———删除）组成；二级选择的汉字刺激区里包含了一级选择的字母对应最常见的１１个汉字和一个 候选字换页功能键（“Λ”———将候选字区换成下一页的候选字）；目标拼音区包含了一级选择得到的目 标拼音；目标汉字区含有二级选择得到的汉字（图１）．系统处在二级选择期，此时一级选择的刺激区不 会消失，处于静止状态，在一定程度上可以使界面更加直观明朗，使用更加方便． 　　图１　训练期的用户界面 图２　测试期的用户界面　 Ｆｉｇ．１　Ｕｓｅｒ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｒａｉｎｉｎｇ　ｐｅｒｉｏｄ　 Ｆｉｇ．２　Ｕｓｅｒ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｉｎ　ｔｅｓｔ　ｐｅｒｉｏｄ １．４　实验过程 图３　中文输入系统的实验流程图 Ｆｉｇ．３　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｄｉａｇｒａｍ　ｕｓｉｎｇ Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｉｎｐｕｔ　ｓｙｓｔｅｍ 整个实验进行６ｄ，前３ｄ是训练期，后３ｄ是测试期，实验过 程如图３所示．训练期，训练开始后，３ｓ的 准 备 时 间．屏 幕 左 上 方 给出目标字母．然后字母矩阵开始单个单元随机闪烁，每个单元都 重复了１０次后进入下一个字母的训练，直到训练字符数达到设定 值退出，受试者每天训练３０个字母． 测试期，实验开始有３ｓ的准备时间．界面上的１２个按键随机 闪烁一次称为一 个Ｒｕｎ，１２个 按 键 都 闪 烁 完 一 次 称 为 一 个 Ｔｒｉ，ｎ 次Ｔｒｉ后，调用数据处理模块后的结果，查看是否为“Ｅｎｔｅｒ”功能按 钮，这一个过程称为Ｅｐｏｃｈ．如果不是“Ｅｎｔｅｒ”功能按钮，显示出与 这个结果相关 联 的 候 选 字，继 续 下 一 个 字 母 的 选 择；如 果 是“Ｅｎ－ ｔｅｒ”功能按钮则 进 入 二 级 选 择 状 态，得 到 的 候 选 字 群 随 机 闪 烁，ｎ 次Ｔｒｉ后，调用数据处理模块的结果，并将结果显示在用户界面左 下角． 一个中文字被成功选 择 之 后，返 回 进 入 到 了 下 一 个 中 文 字 环 节，直到达到了事先设定好的字 数，则 退 出 系 统．一 个 中 文 字 的 整 个过程，如图４所示． 图４　测试阶段整体流程 Ｆｉｇ．４　Ｗｈｏｌｅ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｅｓｔｉｎｇ　ｐｈａｓｅ 测试阶段的打字数设定为７个，且为“华侨大学欢迎你”，当字数达到设定值时，系统自动退出．单个 字符闪烁刺激的正确率高于以行列闪烁［６］，系统采用单字符闪烁刺激．参考刺激间隔时间对系统性能的 ０７２ 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）　　　　　　　　　　　　　　２０１５年

针对在Ｐ３００的脑－机接口（ＢＣＩ）汉字输入系统中输入速度较慢的问题，开发了一套新型的汉字拼音输 入在线脑－机接口系统．用户界面中设计新型的二级选择模式，减小了用户在实验中的视角转移，并且将自然 语言处理（ＮＬＰ）技术用到此系统中，可以使此套在线系统的正确率和速度都有所提高．实验结果表明：此改进 的Ｐ３００－ＢＣＩ系统汉字输入速率可达１．３７字·ｍｉｎ－１，有效地提高了汉字的输入速率；随着用户使用次数增 多，系统的效果会进一步得到提高，用户与外界交流将会更加方便快捷．

EGG 大脑电波形状数据 EEG brain wave for confusion_For variable selection and causal inference

在这里以智能小车作为项目的设计对象，不是为了要做出一个功能如何丰富、复杂的一个小车，而是通过这个小车平台，来把自己所学的、正在学的、想学的都装载这个小车上，并不是说要做出怎样的一款产品设计，而是通过这个设计来不断学习和应用。在此有幸能参加深圳联华集成电路有限公司推广的单片机设计大赛，也感谢官方提供的单片机样片，因此，此次的小车项目就以此为核心平台展开设计。 如标题所述，本小车平台一个突出同时也比较吸引人的是引入了脑电波，当然，这是其中的一个控制手段。此次的小车项目设计很重要的一个概念就是模块化设计，从硬件到软件，可扩展可裁剪，这样设计的目的如前面所说的，便于一步一步的学习并把学习到的东西在小车上应用实践。 过程的实拍:https://pan.baidu.com/s/1qWrXTMk 平台设计框图: 具体功能介绍通信连接的说明: 主机和小车(从机)使用XLNrf2401通信，该模块是加强版模块，带有天线，有效通信距离800米左右(空旷地，模块参数，没实测过，但有100米就足够用了，比普通NRF24L01猛多了)，主机上的蓝牙模块用于连接上位机，如电脑和手机，可由主机控制切换到上位机控制，此时主机起到中继通信的角色，也就是说，电脑或者手机通过蓝牙连接主机通信，主机通过24L01与小车通信，这样的话，就弥补了蓝牙通信短距离短这个缺陷(升级蓝牙4.0其实也可以解决这个问题，只是支持蓝牙4.0的手机暂时买不起，支持的手机暂时来说也少，模块也贵)。小车上的蓝牙是与脑电波模块上的蓝牙通信用的，切换到脑电波控制时，小车连接脑电波模块上的蓝牙，读取脑电波数据，从而进行相应操作，同时也可以通过24L01实时反馈数据到主机，供监测使用。 小车功能 1、采集三轴加速度传感器ADXL345和电子罗盘HMC5880数据，检测当前自身的姿态，如当前的方向、倾斜角度。 2、超声波测距功能，根据主机的指令进行操作。 3、电池电量和小车速度(霍尔模块)检测。 4、温度和其它传感器的检测、可调亮度的车灯等。 5、以上数据通过LCD1602实时显示(主机可以发指令关闭)并通过相应的通信方式实时更新到主机，同时实时相应主机的命令进行响应操作。 脑电波模块: 通过耳夹和电极检测脑电波，经过模块处理之后通过蓝牙模块对外通信。 上位机操作: PC和手机操作平台也可以连接小车，通过蓝牙可以进行各种各样的扩展到上位机，也可基于网络。 所有功能的整合: 与小车建立连接后，主机实时显示小车当前的各种状态和传感器的数据，并实时监测操作姿态，从而通过操作者的姿态对小车进行控制，小车实时监测自身当前运行状态，并通过超声波检测前方有无障碍物，所有数据全部打包发送到主机，并响应主机的指令，进行相应操作，如运行方向、速度、车灯亮度、关闭/打开显示器等操作。 上位机连接主机时，主机作为从设备与上位机蓝牙连接，由上位机搜索连接，可通过主机设置连接密码。通过主机或上位机可切换到脑电波控制模式，此时姿态控制失效。若通信距离比较近(8米以内)，上位机可以直接连接小车上的蓝牙，进行操作。 视频地址:https://pan.baidu.com/s/11TKOe 小车车体是自己切割有机玻璃的，主机LCD运行界面还未更新完，界面最终会有类似指南针的显示，来显示小车的运行姿态。文件未更新修改完。 脑电波控制智能小车硬件设计系统框图: 脑电波调试上位机:

基于脑电波的意念头戴智能学习系统完整版.zip

经颅微电流刺激

脑电波降噪滤波算法论文用目录模板，用于毕业论文的书写要求

三条主题“是什么、为什么、怎么办”1.讲解生命信号的在人身体中的重要性，脑电波肌电信号产生的原理，以及这些信号的主要特征“低频性和微弱性等”。2.从社会需求和国内外现状两个方向分析，我们为什么要研究脑电信号和肌电信号。3.讲解采集信号的方法还有专业知识，主要有运算放大电路和滤波电路，运放电路的基本构造和基本知识。如同向和反向输入放大电路和负反馈放大电路等。最后还有关于采集信号时的一些注意事项。