基于FPGA的脑电信号采集与处理技术研究

该资源是一篇关于基于FPGA的脑电信号采集系统的硕士论文，作者侯俊钦，指导教师吴小培，来自安徽大学计算机应用技术专业。文章详细阐述了脑电的基础知识、信号获取与处理、硬件设计、滤波、隔离及数据采集等关键环节。 【知识点详解】 1. **脑电（EEG）基础**： - 脑电是大脑神经细胞活动的电生理表现，通常通过头皮电极收集。 - 脑电信号具有特定的波形频率特征，如α、β、θ和δ波段，对应不同的大脑状态。 - 电极安装和导联方式对准确捕捉脑电信号至关重要。 2. **信号采集与放大**： - 采集过程包括电极采集、放大和记录，放大是关键步骤，通常需要多级放大以适应微伏级信号。 - 模拟电路设计中，信号调理是核心，包括噪声过滤和增益调整。 3. **FPGA在信号处理中的应用**： - FPGA（Field-Programmable Gate Array）作为核心，用于信号采集、显示和与上位机通信。 - 设计思路包括信号采集模块、显示模块和通信协议设计。 4. **滤波技术**： - 为了消除干扰，采用高通、低通滤波器去除信号频率范围外的噪声。 - 陷波器用于针对性地去除特定频率干扰，如50Hz工频干扰。 - 滤波器设计涉及理论计算和仿真验证，确保有效滤波性能。 5. **信号隔离**： - 防止后级电路对前级信号的干扰，采用光隔电路实现前后级隔离。 - 反馈型光电隔离器工作原理和调节方法详细阐述，确保信号传输的准确性。 - 极性转换电路（箝位电路）处理负极性信号，确保信号的正确传输。 6. **数据采集**： - 选择合适的采集芯片，与FPGA连接，实现数字信号的获取。 - FPGA的控制逻辑设计，确保数据采集的同步和实时性。 7. **数字滤波器设计**： - 在FPGA上实现数字滤波器，对采集的数字信号进行进一步处理，提高信号质量。 8. **脑机接口（BCI）与脑电应用**： - 脑电技术在BCI系统中的应用，使大脑可以直接与外部设备交互，如通过思考控制音响设备。 这篇论文全面涵盖了从脑电信号的物理特性到实际采集系统的软硬件设计，对于理解脑电信号处理技术和脑机接口应用具有重要价值。