基于32导联DBN的脑电信号分析与脑-机接口应用

32导联的分布图在EEG（Electroencephalography，脑电图）研究中起着关键作用。脑电图是一种无创性方法，用于监测大脑活动，但在实际应用中，由于信噪比低、干扰大以及对环境的高要求，信号解析具有挑战性。研究者致力于解决这些问题，如伪差消除和特征提取，以便从复杂的脑电信号中提取有用信息。 时域分析是常用的技术，包括直方图分析、方差分析和相关系数分析，它们直观地揭示信号的动态特性。AR模型等参数模型也是时域分析的工具，比如P300和N400信号，它们具有明显的时域特征，通过分析这些信号可以进行分类、识别和跟踪等任务。 频域分析更为侧重于频率特性，因为脑电信号主要集中在0.5-30Hz范围。功率谱估计作为频域分析的核心，能将时域信号转换成频率域信号，帮助观察脑电活动的频率分布和变化，如事件相关同步（ERS）和事件相关去同步（ERS）。在运动想象实验中，比如想象一侧肢体运动，会引发μ/β节律的变化，通过功率谱分析可以识别不同运动想象的特征。 本文的硕士论文着重于脑电波处理技术，特别是针对脑-机接口（BCI）的研究。研究者采用特定频带的二阶矩分析来提取脑电信号特征，并结合线性判别方法进行分类，将其转化为控制信号，实现了脑控光标移动系统。此外，论文还探讨了视觉诱发的“是/非”脑电信号，通过介绍视觉刺激下脑电信号的实验方法，进一步深化了对大脑认知活动的理解。 32导联的分布图在脑电图研究中展示了信号的空间分布，而对脑电信号的时域和频域分析则提供了理解大脑活动模式的重要窗口。通过这些分析方法，研究者能够开发出更有效的BCI技术，提升脑损伤患者的康复水平。