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。
2022-04-17 19:02:55
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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。
2022-04-15 18:07:49
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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。
2022-04-15 16:56:10
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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。
2022-04-14 14:39:04
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通过对脑电信号时频均谱熵的分析，研究用于描述临床手术麻醉深度的实时监测参数。随机采集33例麻醉状态下脑电信号序列，分析其时频均谱熵变化趋势，判断病人的神经活动状态。实验结果显示，脑电信号的时频均谱熵值随着麻醉深度的增加而减少，当肌电熵值接近零时，病人进入麻醉状态。表明时频均谱熵算法简单、计算所需数据序列短、抗干扰强，采用时频均谱熵对脑电信号进行分析，可为临床麻醉深度监测提供一种实时的方法。
2022-04-10 22:25:15
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采用小波变换的方法对采集自同一被试的不同情感数据样本进行分析,从小波系数中提取心电图信号的情感特征.对同一天采集自同一被试的4种情感的特征进行比较分析,得出大小关系一致的特征作为情感识别依据.选取的特征在归一化之后对高兴和悲伤2类情感分类效果较好,最高可以达到92%.
2022-04-10 13:10:12
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色散会使已调制的无线电信号波形发生畸变
一个调制波可认为是由许多不同频率的时谐波合成的波群，不同频率的时谐波相速不同，衰减也不同，传播一段距离后，必然会有新的相位和振幅关系，合成波将可能发生失真。而且，已调波中这些不同频率的时谐波在媒质中各有各的相速，造成无法用相速进行总体描述，因此，有必要研究作为整体的波群在空间的传播速度。
2022-04-08 10:21:10
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