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脑电波频率特性和提取设备的选用

来源:计算机产品与流通 作者:聂民昆;张瑞;张政;班
发布于:2019-05-27 共2420字

  摘    要: 尽管当代科技飞速发展, 但脑电技术在现今还有许多开发空间, 脑电穿戴技术能够提供分辨大脑活动状态的能力。当人脑处于不同的状态下, 大脑的主导脑电波便会产生变化。借助单片机的优秀性能, 将其结合高敏感度的金属探头与人脑皮肤接触, 从而可以实现提取大脑皮层电信号的能力。本文针对脑电提取设备的选用以及大脑皮层电信号的采集过程进行讲述。

  关键词: 脑电波; 脑电提取;

  一、脑电波频率特性

  根据脑电波的各个不同频率, 通常可以将脑电信号分为以下几种波段:δ波 (1~4Hz) 、θ波 (4~8Hz) 、α波 (8~13Hz) 、β波 (13~32Hz) 等, 其中的β波又可细分为β1 (13~19Hz) 和β2 (19~32Hz) 。如果我们的大脑所处于的状态不相同时, 其相对应的占主导地位的波也会有所不同。例如, α波会在人安静、清醒、闭目、放松时呈现出明显的活跃, 当睁眼、思考问题或受到其它一些刺激的时候便会消失;而β波在安静、闭目时仅出现在额叶, 当睁眼视物、进行思考、接受其它一些刺激时, 它在其它皮层部位也会出现;θ波则困倦时出现, 这是中枢神经系统处于抑制状态的时候的表现。因此可见, 与注意力相关的脑电特征节律不仅仅局限于某个波的探究, 它涉及到脑部的每一种波形的活跃情况, 当然我们可以根据我们所探究的状态, 着重探究与精神涣散有关的β波, 当我们注意力发生变化的时候, β波的变化在这些波中占主导地位并且伴随明显的频率波动。

  本实验着重与对与个人注意力相关的脑电波信号进行研究, 因而我们研究的重点便是放在脑电波中的β波。并且经查阅资料可知β波并不是所有完全显示一个人的注意力程度的。反应注意力的频率涉及β1以及β2, 该实验需要我们研究的频率是15Hz~28Hz之间的β波。

  二、提取设备的选用

  单片机是一种集成电路芯片, 是把具有数据处理能力的中央处理器CPU、随机存储器RAM、只读存储器ROM、多种I/O口和中断系统、定时器/计数器等功能集成到一块硅片上构成的一个小而完善的微型计算机系统。

  基于单片机搭建的脑电采集系统, 其中包含的反向积分电路能有效对低频信号进行滤除。其系统内主要包括滤波电路、放大电路和共模压制电路三个模块, 其中放大模块是整个脑电放大器中最重要也是最核心的地方, 其性能很大程度决了设备整体的信噪比。

  我们选用的提取设备主要由两大板块组成, OpenBCI的无线版脑电主板模块以及OpenBCI DIY无线版数据传输模块。其中OpenBCI的无线版脑电主板模块包含多达16个独立的信号采集通道, 这能为我们提供一人或多人同时进行脑电波提取, 为实时电信号对比创造了可能。该主板主控为Arduino UNO, 脑电芯片为全球着名半导体商TId。主板主要用于分析脑电信号, 然后在电脑上用OpenBCI配用的提取软件以生成脑电图像。OpenBCI DIY无线版数据传输模块则用于发送无线信号, 可提供WiFi及蓝牙连接模式, 配合dongle板块与电脑端的usb接口相连传输采集信息。连接电脑软件时可选蓝牙跟Wi-Fi连接, 蓝牙连接相对更为方便, 但易受干扰。

脑电波频率特性和提取设备的选用

  三、大脑电信号的提取

  脑电波的分析算法实际上就是为了解决杂波的问题, 使用科学但复杂的算法来消除脑电信号提取数据里头大量的杂波以及其他突出波形的干扰。并且由于每个人的脑电频率、脑电电信号强弱有别, 因而光是依据某一实验标准并不能达到准确的脑部状态分析。因而选用算法分析, 取大脑电信号中相匹配状态下的最突出活跃的波形与其它非活跃波形的数据进行处理, 以固定位点的电流差值为依据判断来进一步分析以达到判断人体脑部处于何种活动状态的目的。

  并且在实验过程中, 数据提取及数据显示设备中总是能发现一些突然抬高的电信号。这些电信号大多是实验过程或数据采集过程时现场环境的干扰, 亦或者是数据采集设备处于抖动或其它一些能产生错误电信号的一些情况。而这些杂乱电信号对脑电数据的分析有着很大的影响, 将这些明显误差消除只能依靠数据算法来进行, 所以我们须对每一个状态下电流所变化的大小及其总体的波动范围有一个很好的了解, 借此来应用到我们的数据分析上以便能分析出哪些是正常波形、正常电流, 以及哪些是干扰波形、干扰电流。最后得出一组正常脑电活动信号图和一组数据。

  本实验小组结合所研究的各种脑电波提取方法, 为了达到更好的精度以及实现更高的可操作性, 因而选取了镀铜盘状高级EEG脑电极线作为电信号导线, 其镀铜盘用于与脑部皮肤接触。另外为了消除来自不稳定电流的影响, 该次使用舍弃了方便的USB电源, 改用四块1.5V碱性电池组合而成的电池组为OpenBCI DIY无线版脑电模块提供电力。同时配合USB Dongle与PC端的软件相连进行脑电数据的提取。数据选用100uV的检测范围, 选用的BP Filt为15至50HZ, 对应β波的频率范围内。窗口数据更新频率设为0.1秒。使用十二芯镀锡铜丝, 接头为普通2.54的杜邦接头, 配合绝缘胶带和导电膏, 选择的探头安装位置分别位于前额中心点位以及耳后两个相邻的点。我们选取实验对象为年龄20~30岁心理健康正常的自愿者, 其中十名自愿者处于相同的实验环境中, 让他们在佩戴设备后进行不同的活动。

  根据本实验最终实验结果, 当实验对象在以高度集中的状态去进行一件事情时β波频率相对其它波形的频率会有一个明显的起伏, 我们可以从柱状图可以明显地看到活跃的BETA波。这些自愿者的实验数据设定每一组的记录时长为五分钟, 并且将每一名自愿者进行的每一项活动都单独记录下来, 所生成的数据以数字的形式存储于储存器中。

  最终本组实验所记录下的数据经过处理后可以直接用作日后脑电波应用的开发中。根据现有的资料可知脑电信号通过一些软件的算法便可将脑电提取时突然抬高的一些干扰信号给处理掉, 在分析人物正在进行何种活动时不仅要提取分析β波, 还需得知其它波形的状况, 将它们共同分析方能得出更为精确的注意力等级。

  四、结束语

  在一次又一次的脑电提取实验之后, 能够使参与者更加深入地了解到脑电信号的一个传递形式。并且当我们通过形象的大脑电信号数据或者脑电波形图便可以直观得了解到此时此刻大脑所处的状态, 这便是科技才能带来的前所未有的体验。借助此类实验能大大地激发学生参与科学探索的兴趣、锻炼学生的动手操作能力。

作者单位:北京科技大学天津学院
原文出处:聂民昆,张瑞,张政,班岚.脑电波信号提取的研究[J].计算机产品与流通,2019(05):95.
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