强背景噪声下微弱生理电信号的检测与处理

论述了包括诱发电位在内的微弱生理电信号的特点及其在临床医学中的意义，讨论了在强背景噪声下微弱生理电信号的检测与处理技术及其结果，并指出其发展方向。     

表面肌电信号拾取与预处理电路设计

表面肌电信号(SEMG)是指当骨骼肌收缩时,肌纤维所产生的微弱电信号在皮肤表面的募集。一般情况下,表面肌电信号特别微弱,频率主要集中在10～500 Hz范围内,幅值在10～5 000μV,很容易受到工频50 Hz噪声干扰。针对表面肌电信号的特点,采用Ag/AgCl电极拾取SEMG信号,设计了仪表放大电路,带通信号调理电路。实验证明,所设计的电路能有效提取带宽为10～1 000 Hz的表面肌电信号,实现了简捷有效的表面肌电信号拾取。     

小波变换在脑电信号瞬态特征提取中的应用

小波变换在脑电信号瞬态特征提取中的应用吴小培黄立霞（安徽大学电子系合肥２３００３９）脑电信号分为自发脑电信号与诱发脑电信号（ＥＰ）；它包含了大量的生理与病理信息，在临床医学中起着非常重要的作用。但脑电信号的非平稳性与背景噪声都很强，因此对它的分析与处...     

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。     

基于LabVIEW和生理电信号的综合实验设计

脑电及心电等生理实时电信号对于异常情绪疾病监测及病理诊断具有重要价值，基于此，该文设计了基于LabVIEW的生理电信号处理实验范式.实验采用综合性模块设计，界面简洁，可实现生理电信号的小波降噪处理、脑电节律提取、心电R波节律检测等功能.实验内容涉及机器学习、自动检测技术、生物医学等课程，有助于提高学生自主学习能力、知识整合能力与创新实践能力.     

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．     

脑电信号零点穿越间期序列的多重分形分析

微弱的脑电信号易受其他生理信号或采集设备的影响而产生较大的幅度偏移,影响分形分析结果的可靠性.因此,引入脑电信号的零点穿越间期序列作为分析对象,提出了一种脑电信号非线性动力学研究的新方法——零点穿越间期序列的多重分形分析.采用新的方法对取自PhysioBank“TheSleep-EDF Database“的24 h睡眠脑电记录进行了研究.作为比较,文中使用多重分形奇异谱和去趋势波动分析两种方法,分别对脑电信号的零点穿越间期序列和幅度时间序列进行了分析和比较.分析结果显示,零点穿越间期和幅度时间序列的奇异强度区间均随着睡眠的加深而增大,表明脑电信号在深度睡眠状态下的标度特性更加分散.对实验结果的单因素方差分析与多重比较检验显示零点穿越间期序列的多重分形分析方法在睡眠分期方面具有一定的优势.     

情绪在乐曲影响下脑电图变化的个案报告

用表现不同情绪乐曲去诱发全神贯注的欣赏者,结果发现,情绪可以随音乐的诱发而发生相应的情绪变化。根据心理生理互相作用的理论,在被试的大脑皮层上,随着乐曲情绪的展开、发展达到高潮时,会导致皮层上微弱的脑电信号,随着情绪积累到一定程度,就会产生能代表特定情绪的脑波出现。因此可以给青少年音乐教育,临床音乐治疗,提供心理生理的实验根据。     

激光平地机监控模块主控芯片AT89C2051单片机设计

设计了一款激光平地机监控模块主控芯片AT89C2051单片机,本设计应用国产硅光电池为激光接收传感器,采用幅度调制的方法对微弱低频的模拟电信号进行预处理,有效地解决了在很低信噪比的条件下接收微弱低频信号的可靠性问题.     

基于AD7718的高精度微弱信号测试系统

介绍了一种基于AD7718的高精度、小型化微弱信号测试终端．在分析系统整体架构的基础上，详细讲述数据采集模块部分硬件设计要点；提供了系统终端的软件设计流程．开发了基于Windows98／2000／xp平台的上位机系统，由其测量微弱信号测试系统终端电信号．最后，结合项目实际要求，详述了系统抗干扰方面的设计要点，指出了一些特殊的抗干扰措施．系统测试精度达到0．0017％．     

从强干扰中提取微弱生物电信号的仿真

周围环境的杂散空间电磁场使生物体上采集到的微弱生物电信号内含有远场产生的各种高频差模干扰,且被近场产生的大幅度市电共模干扰淹没.文中论述的方法是用测量放大器从强干扰中提取微弱生物电信号,并将实施此法的技术方案应用OrCAD PSpice软件进行仿真分析,获得满意的结果.     

基于AD7705的高精度极微弱信号A/D转换的电路的设计

在智能仪器仪表设计中,微弱信号转换精度、稳定度的高低直接影响着仪器的性能.为了对极微弱信号进行高精度模数转换,本文设计了以传感器为信号源,仪表放大、低通滤波,运算放大和AD7705芯片为主要结构的转换电路.该电路能够完成对传感器产生的极微弱低频信号进行放大、去噪和模数转换,实验证明本文设计的电路能够有效转换极微弱电信号,为极微弱信号传感器在智能设备中的具体应用提供了合理的解决方案.     

基于多频段图模型的微弱脑电信号异常检测

脑电信号(electroencephalogram, EEG)在癫痫发作检测方面具有重要意义。为了实现对癫痫发作的早期预警,充分利用δ、θ、α、β和γ波这5个频段中脑电的微弱变化信息和图模型的独特优势,提出了基于多频段图模型的脑电信号微弱异常变化检测方法。该方法首先对滤波后脑电信号的5个频段分别进行图模型动态建模,利用距离函数得到量化图模型之间关系的相似性分数,并用自适应权重融合算法融合所有的相似性分数得到综合性指标,最终通过假设检验来判断脑电信号是否发生异常。利用公开的波士顿儿童医院-麻省理工学院(Children’s Hospital Boston-Massachusetts Institute of Technology, CHB-MIT)头皮EEG数据库和山东大学第二医院神经内科的EEG数据库分别进行了实验,并最终用查准率、查全率和F分数来评价所提方法的检测性能。通过与基准方法比较,实验结果表明：所提方法在查准率和F分数方面优于基准方法,且查全率结果可达100%,表明所提方法能够检测所有潜在的微弱脑电信号异常变化,实现了对所有癫痫发作时刻的变化检测,具有突出的优越性和广阔的应用...     

蝗虫心电图的类型和ARMA谱分析

介绍了蝗虫心电图的测试方法,并证实了使用人类肢体导联和自制的针形电极的合理性和可靠性。文章将蝗虫心电图归为7种类型,并发现蝗虫心电信号一般较微弱,振幅仅约0.7～2.0mV,平均心率为30～300次/min。研究结果表明,ARMA谱作为一种数学模型,比心电图本身更能反映低等动动心电图的内在生理特征,完全适用于昆虫心电图分析。     

神经信号再生专用微电子系统的设计

根据神经束电信号的特点,提出一种适用于中枢神经束电信号探测放大和再激励的微电子系统设计方案,功能单元包括微弱神经电信号探测电路、交流信号耦合电路和神经束再激励电路.为面向生物体植入应用,系统设计主要考虑功耗、噪声和交流耦合输入等性能.另外,设计了2种运算放大器单元,分别是用于前置电路的低噪声、低功耗两级运算放大器和具有高增益、高驱动能力的输入输出全摆幅恒跨导折叠运算放大器.系统采用CSMC双层多晶硅双层金属(DP-DM)标准0.5μm CMOS工艺设计完成.仿真和测试结果表明设计芯片实现了微弱低频电信号放大功能,可用于神经信号再生应用,功耗和体积满足生物体植入式器件的要求.     

应用多分辨率小波变换提取脑电信号异常节律

脑电信号是非平稳的随机信号，其中包含了大量的生理和疾病信息，对于医生判断脑都是否有器质性的病变具有重要作用。因此对脑电信号的分析和处理一直是人们努力研究的领域。考虑到小波变换良好的时频局部化特性，利用多分辨率小波变换方法来实现脑电信号异常节律的提取，脑电信号经多分辨率小波变换后所得到的各个尺度的信号不仅反映了信号的频率信息，即尺度越大，对应信号的频率越低，同时也反映了信号的时间信息，即反映此时的EEG状态，实验结果表明，选择合适的小波基，可以有效地提取脑电信号中的异常节律。     

基于熵理论和复杂度的肌电信号分析

传统信号处理方法对肌电信号分析存在一定局限。不能很好地描述肌电信号的复杂性;而基于熵理论和复杂度等非线性分析方法越来越多地应用于肌电信号等生理信号的处理。熵理论和复杂度对于肌电信号的处理具有运算速度快、数值特征明显,并且能够很好地描述其复杂性等特点。本文以做俯卧撑的上肢肌电信号为分析对象,通过计算其Renyi熵、小波熵和复杂度刻画不同阶段肌电信号的复杂性。并验证以此测度进行肌电信号不同区域划分的合理性,以及应用该方法分析肌电信号的有效性,取得了较好的效果。试验数据分析结果表明,小波熵值较大的部分对应于肌电信号能量较高的区域。从生理意义而言,这些区域正是肌肉纤维集中放电的过程。肌电信号成分单一,是复杂度较低的区域,而Renyi熵和复杂度值越大,对应的肌电信号成分复杂度越高,这与理论分析吻合得比较好。同时三者也得到了相互验证。由此表明该方法对于肌电信号的分析是可行的。非线性分析方法可能是未来肌电信号等生理信号的发展方向。该方法还可以应用于体力疲劳评价。     

心电图仪电路设计及仿真

本文设计了心率监测的一种方法,由于人体心电信号属于低频微弱信号,故经导联输入后,从体表获得的心电信号经滤波滤除高频干扰后,再经50 Hz陷波器进一步抑制电源干扰,最后通过MSP430单片机的A/D转换,得到数字化的心电信号。实验表明本文设计的心电图仪显示的心电信号清晰稳定,基本满足临床监护以及病理分析等要求。     

基于小波变换的表面肌电信号去噪方法

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。     

基于多通道线性描述参数的生理性精神疲劳分析

通过对24h睡眠剥夺实验以及不同精神疲劳状态下的脑电信号进行分析，提取了脑电信号的多通道线性描述参数场强变化率，研究了脑电信号场强变化率的平均值与生理性精神疲劳程度之间的关系，以及它在不同生理性精神疲劳状态下的变化规律及其相关性．实验结果表明，场强变化率的平均值与生理性精神疲劳程度之间存在很强的关联性，对于不同的生理性精神疲劳状态，随着生理性精神疲劳程度的增加，其脑电信号场强变化率的平均值逐渐降低．脑电信号场强变化率的平均值有望成为衡量生理性精神疲劳程度的指标．