在使用深度学习方法对脑电信号进行分类时，一种常见的做法是先提取脑电信号的特征，然后再用深度学习发掘特征与不同状态之间的关联。一些常用的脑电信号特征如下： 时域：峰-峰值，均方根值等。 时频域：功率谱密度、微分熵等。 空间域：DASM、RASM、不对称系数、DCAU、多维度有向信息等。

脑电信号的非线性动力学特征分析技术主要用于捕捉EEG信号中潜在的非线性行为，如混沌、随机性和非线性相互作用。混沌是指在确定性系统中，虽然系统的行为遵循确定的规律，但其对初始条件的极端敏感性会导致系统状态的不可预测性。下面介绍一些常见的非线性动力学特征分析技术： 1. 相空间重构（Phase Space Reconst

微状态代表了大脑在静息状态下的短暂、稳定的电压拓扑图谱。这些拓扑图谱通常持续约80-120毫秒，然后迅速转换到新的拓扑图谱。对脑电微状态的分析通常分为三步，流程如图1所示。 一、微状态模式提取 计算预处理后脑电信号每个时间点的全局场电位（Global Field Potential, GFP），GFP是所求时间点所有

脑电信号（EEG）的时频分析技术用于同时分析信号的时间和频率特性，揭示在不同时间点上信号中的频率成分是如何变化的，从而提供更丰富的信息来帮助理解大脑活动。以下是常见的几种时频分析技术： 1. 短时傅里叶变换（STFT, Short-Time Fourier Transform）基本原理：STFT通过使用一个滑动窗口对信号进行傅里叶变换，

在FPGA上设计FIR滤波器是一个涉及数字信号处理的常见任务。FIR滤波器因其简单且易于实现的特性，在许多应用中都非常有用。 FIR滤波器的实质就是输入序列与系统脉冲响应的卷积，即： 其中，N为滤波器的阶数，也即抽头数；x(n)为第n个输入序列；h(n)为FIR滤波器的第n级抽头系数。 FIR滤波器基本结构如下： （这