热搜词

  • JASONMENG Lv.1 新手上路
    2024-8-30
    关于脑电片下计算的方法
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    现有的可穿戴脑电采集设备存在处理能力有限、缺乏多模态数据支持以及存储能力不足的主要缺陷。设备依赖MCU进行简单的预处理，难以执行复杂的信号分析和高级算法处理，影响了实时性和高效性。 加入FPGA和ARM的可穿戴脑电采集设备将显著提升实时处理能力和数据分析能力，能够解决多个具体的科研问题，带来以下几方面的意
    1 0 958 神经调控研究
  • JASONMENG Lv.1 新手上路
    2024-7-22
    SignBrain无线可穿戴脑电采集设备与国外穿戴非侵入设备对比
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    SignBrain设备体积轻巧，佩戴方便，即戴即用，采用盐水作为导电介质，实验前后无需洗头，完全弥补了脑电帽使用方式上的不足。 SignBrain设备与Emotiv设备技术指标对比。在通道数量、输入动态范围、采样频率上均超越美国Emotiv 使用相同被试同一天进行静息态的闭眼脑电信号采集，Matlab对信号完成0.5~40Hz带通滤波及
    0 1 1172 电子电路技术
    2024-7-22
  • JASONMENG Lv.1 新手上路
    2024-7-22
    SignBrain:无线可穿戴脑电采集技术
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    非侵入式脑电设备操作简便、安全性高、成本较低，不需要复杂的医疗操作经验就可以实现脑电信号的采集。国外脑电行业发展较早，大部分厂商的非侵入脑电设备体积、重量及操作流程都无法照顾便携可穿戴，尽管近年来陆续有新的便携非侵入脑电设备推出，但如何让受试者更加方便、快速佩戴实验，以及兼顾脑电信号采集的
    0 1 1239 电子电路技术
  • SoftwareEng Lv.2 注册会员
    2024-7-19
    SignBrain Viewer：滤波和除噪效果比较
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    本帖子是继续对应介绍SignBrain Viewer软件（SignBrain Viewer: 高效能EEG数据查看软件 http://sforum.yiweihy.com/forum.phpmod=viewthread&tid=65 (出处: SignBrain)），重点介绍滤波去噪功能。 软件效果比较如下： 1. 滤波效率比较表 1SignBrain Viewer与主流脑电分析工具包滤波效率比较 SignB
    19 36 3536 时间序列分析
  • SoftwareEng Lv.2 注册会员
    2024-7-19
    SignBrain Viewer: 高效能EEG数据查看软件
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    本文介绍目前已开发的适用于脑电从业人员、研究人员和临床医生的一款EEG查看分析软件SignBrain Viewer。该软件主要特点有： 1. SignBrain Viewer支持多种数据格式的导入，包括EDF、EDF+、BDF和VHDR等，极大地提高了数据兼容性。 2. 软件界面设计简洁明了，操作方便，用户无需复杂的培训即可快速上手。界面交互
    8 1 1540 时间序列分析
  • test_yzy Lv.1 新手上路
    2023-12-6
    Canalys预测：2024年全球个人电脑市场将增长8%
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    DoNews12月6日消息，知名科技市场调研机构Canalys日前发文预测，全球个人电脑出货量在连续七个季度下跌后有望迎来复苏。在节日旺季和宏观经济改善的推动下，预计2023年第四季度市场将增长5%。 展望未来，2024年全年出货量预计达到2.67亿台，较2023年增长8%，这主要得益于Windows的更新周期，以及具备AI功能和采用Arm架构
    50 3 1792 SignBrain区
  • test_sj Lv.1 新手上路
    2023-12-2
    EEG信号中常见的干扰和噪声信号
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    在EEG/ERP研究中，最令人头痛的问题之一是各种干扰和噪声信号混入到EEG/ERP信号中，因此，数据分析的第一步其实就是去除不同形式的伪迹信号。 这些不同形式的干扰和噪声，有些可以在EEG数据采集时尽量避免甚至消除掉，而有些只能在后续的预处理中去除。 此外，由于滤波、ICA等操作会不同程度造成EEG信号的“形变”，因此，
    0 0 1089 时间序列分析
  • test_sj Lv.1 新手上路
    2023-12-2
    脑电信号滤波方式汇总
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    各种滤波简介 可以通过对脑电信号进行分析得到较为准确反映用户的行为以及思想方式，在进行分析前需要提取脑电信号中的Delta波，Theta波，Alpha波，Beta波以及Gamma波。 Delta波：0.5-4Hz; Theta波：4-8Hz; Alpha波：8-13Hz; Beta波：13-32Hz; Gamma波：>32Hz； 由于在脑电信号的采集过程中，会受到周围噪声的干扰以及工
    0 0 884 时间序列分析
  • test_sj Lv.1 新手上路
    2023-12-2
    脑电图（EEG）基础知识
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    EEG脑电图（Electroencephalogram,EEG）是通过精密的电子仪器，从头皮上将脑部的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形，是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。有常规脑电图、动态脑电图监测、视频脑电图监测。EEG信号的分类EEG信号按频谱不同可划分为四种基本类型： [*]α波：频率分布为8-13HZ，主要包
    0 0 978 时间序列分析
  • vera Lv.1 新手上路
    2023-12-2
    脑电数据应用领域
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    脑电数据（EEG）在多个领域有着广泛的应用，主要包括： 1、脑机接口（BCI）：脑电图信号可以用来控制脑机接口系统，如轮椅、电脑游戏等。通过分析用户的脑电信号，可以实现对设备的实时控制。 2、情绪识别：脑电信号中的情感信息可以通过算法进行分析，以识别用户的情绪状态。这种技术可以应用于心理疾病患者的康复治疗、人
    6 0 1092 应用场景讨论
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