脑电采集用电极制造技术研究进展

脑电图作为录制脑部神经生理反应产生的电化学活动的有效成像手段,诞生于20世纪20年代。脑电采集用电极作为一种能够有效地将脑部电化学活动产生的离子电位转换成测量系统电子电位的传感器,被广泛应用于临床检测、诊断和康复等研究领域。近年来,由于脑电采集用电极在脑电图采集领域的迫切应用需求,各种脑电采集用电极结构及制造方法不断涌现。通过对现有的脑电采集用电极进行分类(包括传统银/氯化银电极、微针电极、半干电极、电容/非接触电极、杂类电极),对其制造工艺、结构和使用方法进行了全面的综述;最后分析了脑电采集用电极在使用中存在的问题并对应用前景进行了展望。     

麻醉深度检测脑电信号采集电路设计

近年,基于EEG信号麻醉深度检测技术得到重视,主要为麻醉深度检测系统中脑电信号采集预处理电路的设计,为后续处理提供基础。预处理电路主要包括前置放大电路、高通滤波电路、第二级放大电路、低通滤波电路、50Hz工频滤波电路、第三级放大电路,最后将脑电信号放大为1.5V左右,供后级芯片A/D转换处理。     

DSS—1电生理信号采集,处理系统的设计

本文介绍利用ＰＣ机、８０９８单片机等构成的系统实现刺激信号的输出和对电生理信号的放大、采集、处理的功能。     

基于脑电的无创脑机接口研究进展

 脑机接口在脑与外部环境之间建立一种全新的不依赖于外周神经和肌肉的交流与控制通道,从而实现脑与外部设备的直接交互。脑电因具有非侵入式、易于使用及设备价格低廉等特点而被广泛应用于脑机接口。本文回顾了基于脑电的无创脑机接口的研究历史,从脑机接口的类型、应用及面临的挑战3个方面综述了脑机接口的研究现状,并展望了脑机接口的未来发展前景。     

利用边界元法求解脑电正问题和高分辨脑电

利用边界元法求解脑电正问题和高分辨脑电,分析了边界元法计算带有高电阻率颅骨区域脑电正问题存在的缺陷,给出了解决该问题以及提高计算精度的方法.利用边界元所给出的场域边界和分界面上场量的约束关系,实现了一种由头皮电位推算皮层电位的高分辨脑电计算方法.通过多层球模型的仿真计算与实际解析解进行比较,验证了所提出的方法在一定条件下能够取得较高的计算准确度.     

电合成L-半胱氨酸高活性电极的研制

采用化学修饰和电沉积方法在Ｔｉ表面镀覆一层结合牢固的Ｓｎ层，从而制成钛基锡电极，该电极和Ｐｂ电极比较，对Ｌ－半胱民合成反应，具有更高的电催化活性，电流效率大于９９．０％，电解收率为９８．０％以上，明显优于Ｐｂ电极电解。     

脑电信号提取专用电极芯片的设计

根据脑电信号的特性,提出一种适用于检测脑电信号的电极芯片的系统设计方案,分析系统所涉及的主要模块的实现技术.系统采用双铝双多晶(DPDM)标准的0.6μm互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺完成系统信号处理电路的设计,同时采用单片集成微机电系统(MEMS)的工艺技术完成检测电极的制造,检测电极为4 mm×4 mm,电极针头长度为30～50μm,针头间距为100～210μm.系统的滤波模块主要是带通滤波电路,通带范围为0.5～50 Hz,低噪声放大电路和可调增益放大器采用基于斩波的差分差值放大器(CHS-DDA)技术,而连续时间滤波器则采用转导-电容(Gm-C)技术.     

可穿戴式心电信号采集电极的研究

针对传统心电采集设备的不可移动性以及传统粘性电极的致敏性,应用可穿戴计算的方法提出了使用镀银织物电极制作可穿戴式心电采集设备.为了提高可穿戴式心电采集信号的质量,制作了插入式织物电极.实验表明使用插入式织物电极的可穿戴式心电采集设备具有较好的舒适性,信号波形的质量达到传统电极的采集质量.     

Pb-Zn多孔电极电还原顺丁烯二酸

在甲磺酸镀液中电沉积Pb-Zn镀层,采用体积分数为10%的H2SO4腐蚀镀层使锌溶出,得到Pb-Zn多孔电极.通过线性扫描伏安法和恒电位阶跃实验分析多孔Pb-Zn电极的电化学性质,表明电极对顺丁烯二酸电还原合成丁二酸具有较好的电催化活性.研究无膜电合成丁二酸,探讨硫酸浓度、电流密度、初始顺丁烯二酸浓度、温度对电流效率的影响,得到合适的阴极电解条件,即在硫酸浓度为1.0mol·L-1,初始顺丁烯二酸浓度为1.0～1.5mol·L-1,电流密度为100mA·cm-2,反应温度为50～60℃时,电流效率超过88%.     

GPS信号捕获策略的研究

文章在传统GPS信号捕获算法的基础上提出了一种适用于GPS软件接收机的信号捕获策略,它能够准确而有效地搜索捕获到可见的GPS卫星信号,利用并行码相位快速搜索算法对GPS信号进行快速初捕获,使用N-M检测算法对被捕获结果进行确认,再做进一步的优化,从而得到真实可靠的捕获数据,以供信号跟踪阶段使用。     

基于脑电信号的草原公路驾驶疲劳研究

草原公路单调枯燥的驾驶环境容易使驾驶员产生驾驶疲劳,严重威胁到行车安全。通过草原二级公路实驾试验,监测驾驶员的脑电信号,探索真实驾驶环境下驾驶员驾驶时的EEG特征。结果表明:β波和(α+θ)/β这两项指标对驾驶员疲劳反应最为敏感,可以把这两项指标作为表征草原公路驾驶员疲劳的脑电指标;在草原公路150 min的驾驶过程中,驾驶员出现较明显疲劳症状时间段是:20~30 min,80~90 min,90~100 min,100~110 min。其中,在90~110 min这个时间段内疲劳趋势尤为明显。结果可为草原公路驾驶疲劳预警提供部分理论支撑。     

静电探测系统的研究

对利用带电目标自身所产生的静电场来获取目标信息并进行目标探测的被动式静电探测系统(包括探头、放大电路、滤波电路、进入采集芯片前的信号调理电路、抓频电路和RS232串口通讯电路等几个部分)进行了研究,并对探测系统的性能进行了实验分析,结果表明,所设计的电路能够满足预期的设计要求.     

基于卷积神经网络的脑电信号分类

针对现有卷积神经网络脑电信号(electroencephalogram,EEG)分类模型分类精度低、方法复杂且耗时的问题,对卷积神经网络的卷积层进行了改进,提出了多尺度卷积核卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)脑电分类模型,并在输入数据前加了系数矩阵,该系数矩阵可以随网络的训练逐步更新,代替了手工提特征再送入网络的步骤,有助于提高分类精度。最终本文的脑电分类模型在高原脑电信号的分类实验中,二分类准确率比改进前提高8%,三分类、四分类准确率分别达到92.87%、81.15%,分类准确率较高,对脑电信号的分类具有较高的参考价值。     

基于PNN神经网络的EEG信号分类方法研究

主要对不同思维脑电信号运用时域回归方法进行预处理,然后用AR模型提取特征,最后应用PNN算法对AR系数特征进行分类.实验表明,此方法可以达到很好的分类效果.     

快速序列视觉呈现任务下的脑电分类算法

提出了一个在快速序列视觉呈现任务下的脑电信号分类算法.将图片序列快速呈现给受试者并将同步采集脑电信号,将脑电信号截取分段作为样本集.通过约束有监督降维后样本与样本中心差值的趋近方向,使用训练集脑电数据训练得到映射矩阵;通过特征提取函数将训练集和测试集的脑电数据样本变换为特征矢量,使用支持向量机对样本进行分类.实验结果表明,算法对24名受试者的脑电信号分类的平均正确率为91.5%,平均AUC达到了0.95,证明脑电分类算法具有良好的分类性能,可以在快速序列视觉呈现任务中准确地识别目标图片.     

基于脑电特性的荒漠化地区公路最大直线长度研究

荒漠化地区公路路域景观单调,直线长度过长,缺乏必要的行车信息刺激,易导致驾驶员心理疲劳,严重威胁到行车安全。为了找到符合驾驶员心理、生理需求的荒漠化地区公路最大直线长度,在三条典型荒漠化公路直线段上进行行车试验,分析脑电信号与直线长度及车速的关系,利用SPSS软件建立脑电信号与直线长度的回归模型。结果表明:脑电β波与直线长度呈负相关,与车速不相关;脑电指标(α+θ)/β与直线长度呈正相关,与车速不相关;提出了基于脑电信号的荒漠化地区公路最大直线长度建议值为5.83 km。结果可为荒漠化地区公路线形设计提供部分理论支撑。     

企业购并的研究

从企业购并的现状出发,阐述了企业购并的概况,分析了企业购并的原因,提出了企业购并应注意的几个问题:1)正确分析自身的优劣势,选准购并对象;2)正确认识企业购并风险;3)发挥政府在企业购并中的指导、协调作用.     

超级电容器电极材料的研究进展

超级电容器是介于传统电容器和蓄电池之间的一种新型储能装置。简述了不同电极材料的超级电容器的工作原理,综述了近年来超级电容器电极材料的研究进展以及现状,并探讨了其发展方向和研究重点。