Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码

针对家庭实时监测心电和呼吸的需求,本文设计了一款基于Android智能手机的便携式心电与呼吸监测系统。系统通过心电电极采集心电和呼吸信号,经蓝牙将采集的信号传输至Android智能手机端进行实时分析、显示和报警。对采集的心电信号进行预处理,用差分阈值法和局域变换法检测QRS波群,并判断是否有心电异常,同时根据呼吸信号计算出呼吸频率并监测呼吸暂停状况。模拟和真人测试表明,本系统能够准确地计算心率、呼吸频率、监测心电异常状况。

使用python进行脑电图分析 有许多工具箱可用于python中的EEG分析。 但是，我发现这些工具箱大多数都涉及陡峭的学习曲线。 此外，对于许多这样的工具箱而言，可视化是一项艰巨的任务。 该工具箱是迈向使用python的简单易用工具箱的旅程的开始，这将有助于研究人员阅读，分析和可视化以各种格式记录和分发的EEG。 v0.1： python中的函数以读取和重新引用： EDF文件（庙宇大学扣押语料库格式） MAT文件（使用指定格式从matlab导出） 使用记录的DAT文件 样本数据： 在此可以找到EDF文件。 样本数据文件夹中提供了一个样本MAT文件 ：此工具箱是该的官方python支持。

MATLAB实战应用案例：用MATLAB编写GUI脑电信号采集程序.zip

50Hz陷波器-同相反馈 100倍频器 555施密特触发器 放大器 模拟电路 前置放大器

针对亚健康人群及康复阶段心疾患者设计了一种无线、低功耗的心电检测设备，目的是降低功耗、降低成本、便于组网给监护中心提供实时心电信号，以便能实时检测，降低死亡率而被广泛应用。针对人体的生理特点，并考虑到外部条件以及处理器CC2431的特点，对心电信号提出新的采集结构，建立起系统的各部分模块，利用multisim等相关仿真软件对其进行检验，尽可能地提高电路的可靠性。

脑电信号是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动，是一种重要的生物电信号。 脑电信号非常微弱。主要有以下几个特点： 1）随机性及非平稳性相当强。 2）脑电信号具有非线性。 3）采集到的脑电信号背景噪声比较复杂，有50Hz的工频干扰，电极与皮肤的接触噪声以及电极与地之间的共模信号的干扰等等。

为了在LabVIEW平台下更方便的处理非均匀采样的心电信号，文中研究了心电信号的时域和频域插值算法。首先采用了拉格朗日插值法、牛顿插值法、埃尔米特插值法和三次样条插值法等四种时域插值方法，从算法精度、内存消耗和时间消耗三个方面做比较，得出埃尔米特插值法最为合适。最后又提出一种频域插值法：补零傅里叶频域插值法，来弥补原始心电信号频域分辨率不足的缺点。

针对如何在情感识别中有效处理脑电信号和提取有用信息的问题,对实验采集的脑电信号进行小波包分解,通过对相关频段信号的重构,提取出脑电信号中能用于情感状态识别的β波节律,对其在不同情感状态下进行谱分析。仿真实验结果表明,将脑电信号中的β波节律用于情感状态识别是可行的。

用于脑电信号预处理