动作电位建立的一种新方法及其对ECG信号仿真影响的研究

动作电位对正向心电的仿真研究至关重要，提出了一种动作电位的建立方法和各种心肌单元动作电位的确定途径，并给出了由此仿真的ＥＣＧ信号，并结合临床ＥＣＧ对结果进行了分析．     

替代数据法在肌电信号分析中的应用

表面肌电信号是肌肉收缩时的电变化在皮肤表面的综合反映,根据表面肌电信号（ＥＭＧ）属于短数据量的时间序列的特点,提出了利用替代数据方法对ＥＭＧ信号的动力学特性进行了分析,研究表明,ＥＭＧ信号是非噪声的确定性信号,并具有确定性的非线性特性,为进一步分析其混沌动力学特性提供了客观依据。     

心电信号的电话传输

心电信号是亚音频信号，用调制方法可将它变换为音频信号，再将这一音频信号转换为声音，就可以在电话网上传输，在接收端，对收到的音频信号解调，可以再现发送端的ＥＣＧ信号，用这种方法可实现ＥＣＧ信号 远程传输。     

GaAsMESFET模型参数自动提取方法的研究

提出了一种基于ＰＳＰＩＣＥ４．０２通用电路模拟程序与优化技术相结合提取ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ模型参数的方法，根据实例的ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ小信号Ｓ参数与大信号Ｓ参数，利用约束优化技术提取模型等电路元件参数，并利用该电路模型参数设计制作１了３．７ＧＨｚ－４．２ＧＨｚ和５．２ＧＨｚ＝－５．８ＧＨｚ ＧａＡｓＭＥＳＦＥＴ放大器，给出了设计和测试结果并验证了该方法的正确性。     

高性能混合集成电路有源滤波器的分析设计

生物与医学信息的采集与放大处理常使用各种高性能有源滤波器。例如，ＥＣＧ，ＥＥＧ等信号的处理，由于在特定频段有源滤波器较无源滤波器优越，因此引用双二次型标准单元有源滤波器进行分析与设计，并尝试在生产上做到微型化，标准化与系列化。     

基于离散GABOR变换的抑制交叉项的新方法

文章在分析了ＷＩＧＮＥＲ分布（ＷＤ）的交叉项性质的基础上，采用离散Ｇａｂｏｒ变换的方法分解信号，然后对分解后的各分量信号加以ＷＤ，以达到减少交叉干扰的目的．通过理论分析和计算机仿真，证实了新方法抑制交叉干扰的能力．     

矿用斜巷绞车语言声光信号装置

矿用斜巷绞车语言声光信号装置①温学锋（中国煤炭科学总院太原分院，太原０３０００１）ＭＩＮＥＬＡＮＧＵＡＧＥ—ＬＩＧＨＴ—ＳＯＵＮＤＳＩＧＮＡＬＬＩＮＧＤＥＶＩＣＥＦＯＲＳＫＩＰＷＩＮＣＨＷｅｎＸｕｅｆｅｎｇ（ＴａｉｙｕａｎＢｒａｎｃｈｏｆＣｅｎｔｒａ...     

小波变换在心电图R波检测中的应用

介绍了一种新颖的信号处理方法－小波变换．利用三阶样条小波分析了信号的奇异点与其小波变换的关系，并通过ＥＣＧ信号的小波变换，分析了小波变换的抗干扰能力．最后提出了一种以小波变换为基础的ＱＲＳ波检测方法     

EMG信号的一种合成方法研究

利用改进了的肌电信号模型，完成了单纤维动作电位（ＳＰＡＰ）和运动单位动作电位（ＭＵＡＰ）的计算机模拟．以此为基础，结合肌肉组织的生理结构和肌电信号的产生原理，首先由多路ＳＰＡＰ信号经过符合生理特性的变换处理后，合成一路ＭＵＡＰ信号，然后考虑人体组织对肌电信号的衰减作用，对具有不同发放率的ＭＵＡＰ序列进行ＥＭＧ信号的合成．这种人工合成的ＥＭＧ信号有助于从理论上研究肌电信号的发放率和传导速度等特性，并将为肌电信号的分解给出一个合理标准．     

大肠杆菌分子效伴侣GroEL和GroES蛋白的高效表达、纯化与鉴定

研究分子伴侣对解决蛋白质折叠的理论问题及基因工程包涵体的实际问题是很有用的。本文讨论的是Ｅ．ｃｏｌｉ的分子伴侣－属于ｈｓｐ６０家族的ＧｒｏＥＬ蛋白及其辅助蛋白ＧｒｏＥＳ。重组质粒ｐＧｒｏＥＳＬ含有大肠杆菌的ｇｒｏＥＬ和ｇｒｏＥＳ基因。利用这个表达载体，经摇瓶发酵，ＩＰＴＧ诱导表达大量的ＧｒｏＥＬ和ＧｒｏＥＳ蛋白。破菌后，上清经ＤＥ５２—ｃｅｌｕｌｏｓｅ柱层析，硫酸铵分级沉淀，ＳｅｐｈａｃｒｙｌＳ－２００和ＤＥＡＥ－Ｓｅｐｈａｒｏｓｅ柱层析，得到纯度分别为８５％和８０％的ＧｒｏＥＬ和ＧｒｏＥＳ蛋白。ＳＤＳ－ＰＡＧＥ结果显示ＧｒｏＥＬ和ＧＳ蛋白亚基的分子量与理论值相符，同时还定到了ＧｒｏＥＬ蛋白的ＡＴＰ水解酶活力。这种纯化方法操作简单，重复性好，并且可同时得到ＧｒｏＥＬ和ＧｒｏＥＳ蛋白。这两种蛋白可进一步用于体外变性蛋白重折叠的研究     

A three-dimensional spatio-temporal EEG pattern analyzing system

Spatio-temporal pattern analysis of EEG is an important tool in brain research. An EEG pattern analysis system based on a hierarchical multi-method approach is proposed here. The system consists of multiple steps including extraction of target signal, acquisition of intracranial electric activity distribution, adaptive segmentation of EEG and spatio-temporal pattern recognition. Some modern signal processing methods such as common spatial subspace decomposition, hidden Markov model are adopted. This paper also proposes an algorithm named LORETA-FOCUSS to estimate the current density inside the brain with a high spatial resolution. Microstate analysis of EEG is extended to the 3-D situation. The system was applied to the brain computer interface problem and achieved the highest accuracy of 88.89% with an average accuracy of 81.48% when classifying two imaginary movement tasks, while the data were not manually pre-selected. The result has proved spatio-temporal EEG pattern analysis is an efficient way in brain research.     

脑电信号的现代分析方法

脑电图（EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。临床实践表明，脑电信号中包含了大量生理与疾病信息，通过对脑电信号的处理，不仅可以为医生提供临床诊断依据，而且可以为某结脑疾病提供有效的治疗手段。作者从脑电信号的分析出发，论述了频域分析、时域分析等脑电图分析中常用的信号分析方法和特点，特别介绍了Wigner分布、小波变换和匹配跟踪等时频分析方法、人工神经网络和非线性动力学方法在脑电信号分析和处理中的应用情况。     

睡眠脑电信号的多重分形去势波动分析

睡眠过程中的脑电信号时间序列具有复杂的波动性特点,为了研究不同睡眠时期脑电信号的分形特征,运用多重分形去势波动分析的方法对5例受试者的整夜睡眠脑电信号进行了分析．计算结果表明,睡眠脑电序列具有长程相关性,而且是多重分形过程．不同的睡眠时期广义赫斯特指数不同,随时间尺度的增加而增大,变化趋势一致．醒期的脑电信号广义赫斯特指数最大,REM期介于睡眠一期和二期之间,其他各期随睡眠的加深逐渐增大．为睡眠脑电信号动力学机理的进一步研究提供了坚实的实证基础．     

脑电信号中肌电伪差的实时去除方法研究

为了在线去除脑电信号中的肌电伪差,使用典型相关分析方法,分析了大量被肌电干扰和未被干扰的脑电(EEG)信号,得出了一个合理的自相关阈值.在时域上,肌电伪差和一般的噪声信号比较类似,有比较小的自相关值,在去除肌电伪差时,凡自相关值低于此值的分解成分被识别为肌电伪差.该方法很好地利用了这个特点,将肌电伪差分量与潜在大脑信号分离,然后依据剩下的分解成分重建"干净"的EEG信号.实验结果表明,典型相关分析法在去除肌电伪差时优于独立成分分析法,结合提出的自相关阈值在有效去除肌电伪差的同时,又能较好地保持潜在的大脑信号不变.     

双谱分析在脑电信号处理中的应用

着重介绍了双谱理论数学模型及其应用,其中较为详细地介绍了应用双谱分析提取信号相位特性的方法。在研制脑电信号双谱分析处理系统软件及硬件的基础上,给出了对实际脑电信号处理所得到的实验结果及分析。结果表明,采用双谱分析方法有助于从新的角度对脑电信号进行深入研究,获得更多的有用信息。     

临床脑电信号预处理中的时空滤波器设计

临床上提倡病床边进行各类检测,这样可以方便病人,减轻其痛苦.但是病床边采集的脑电信号易受各类噪声和干扰的影响,往往影响后面的分析效果.为了有效去除临床脑电信号的噪声和干扰,设计了一种时空滤波器,分两个阶段对脑电信号进行滤波预处理:第一个阶段是时域滤波,用传统的带通滤波器实现;第二个阶段是空域滤波,用基于独立分量分析(ICA)的空域滤波器实现.实验结果表明临床脑电数据的常见干扰如工频干扰、眼动、肌电干扰、心电干扰等均能有效地被单独或同时去除.     

脑电信号非线性动力学处理方法的研究

首先从系统方法的角度对脑电信号的研究作了定义，在此基础上具体分析了脑电信号系统分析的基本困难或难点，说明难于用建模的方法对脑电信号系统进行了研究。然后引出重构状态空间吸引子方法并阐述其在脑电信号系统分析中的意义。     

脑-计算机接口系统中诱发脑电信号的小波分析

针对特定思维诱发脑电信号的特点,提出一种确定其分布情况及提取其波形的方法·首先采用离散小波变换对脑电信号进行分解,然后使用小波奇异点检测和小波统计分析相结合的方法进行特征分析,确定特定思维诱发脑电信号处于小波变换的哪个尺度上,并根据分析结果重构出诱发脑电信号·结果表明,这种方法能够有效地消除脑电信号中的常见噪声,尤其适用于对诱发脑电信号的提取·     

脑电信号的闪光诱发及其数字谱分析

本文对脑电主要机能试验之一——闪光诱发的理论依据及试验方法——作了进一步的探索,从而证实和丰富了控制论创始人之一Wiener的有关设想。作者应用数字谱分折技术研究正常人闪光诱发脑电信号,得出了清晰、明确的“节律同化”谱图及有关特征参数的数值范围,为进而研究各类病理状态打下了基础;为临床脑电图计算机化、为提高脑电图诊断的阳性率提供了依据.     

脑-机接口中空域滤波技术现状与进展

作为一种特殊的人-机交互模式,脑-机接口(brain-computer interface,简称BCI)技术已成为当前脑科学和智能信息处理领域的研究热点.其中,基于头皮脑电(electroencephalography,简称EEG)的BCI(EEGBCI)技术因具有良好的安全性和可操作性,吸引了研究者的广泛关注.但头皮EEG非常有限的空间分辨率和易受干扰等特性,很大程度上限制了EEG-BCI技术的实用化进程.因此,EEG信号处理和模式识别新方法研究已成为BCI领域的一个关键问题.在现有的信号处理方法中,空域滤波技术在EEG伪迹消除和任务相关神经活动获取方面表现出了较明显的优势,近年来在EEG-BCI系统实现研究中得到了广泛应用.论文以运动想象BCI(motor imagery BCI,简称MIBCI)为应用背景,对独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和共同空间模式(common spatial pattern,简称CSP)两种代表性空域滤波方法的原理及其性能进行介绍、分析和比较,总结出两种方法各自的优势和不足,并给出了改进思路.同时指出,ICA空域滤波方法在运动想象脑-机接口系统实现中更具应用潜力.