本书系统阐述了用于皮层脑电图（ECoG）信号记录的集成电路接口设计原理与关键技术。内容涵盖生理信号特性、前端电路架构、低功耗设计方法及噪声抑制策略。重点介绍了亚阈值工作、gm/ID设计法、斩波稳定、伪电阻实现与共模干扰抑制等核心技术，结合现代CMOS工艺，为高密度神经接口提供低噪声、低功耗解决方案。适用于生物医学工程、集成电路设计及神经科技领域的研究人员与工程师。 ECoG信号记录集成电路是皮层脑电图（ECoG）信号记录中所使用集成电路接口的设计原理和关键技术。这些集成电路技术的应用领域广泛，包括生物医学工程、集成电路设计和神经科技等。 生理信号特性是ECoG信号记录集成电路设计的基础。这些生理信号包括各种生物电势，如脑电信号等。这些信号的特性包括频率、幅度等，这些特性的理解和掌握对于集成电路的设计至关重要。 前端电路架构是ECoG信号记录集成电路的核心组成部分。它包括多种电路，如差分放大器、模拟滤波器等。这些电路的设计和选择直接影响到整个集成电路的性能，包括信号的放大、滤波等功能。 低功耗设计方法是ECoG信号记录集成电路设计的一个重要方面。低功耗设计可以通过多种方式实现，如使用亚阈值工作等。这些设计方法不仅可以提高集成电路的性能，还可以延长其使用寿命。 噪声抑制策略是ECoG信号记录集成电路设计中的一个关键环节。噪声在信号的传输过程中会产生干扰，影响信号的质量。噪声抑制策略可以通过多种技术实现，如斩波稳定、伪电阻实现等。 亚阈值工作是ECoG信号记录集成电路设计的一种重要方法。通过亚阈值工作，可以在低功耗的情况下实现电路的正常工作。这对于延长集成电路的使用寿命，提高其稳定性具有重要意义。 gm/ID设计法是ECoG信号记录集成电路设计中的一种重要设计技术。通过使用gm/ID设计法，可以在电路设计中实现更好的性能和更低的功耗。 斩波稳定是ECoG信号记录集成电路设计中的一种重要技术。通过斩波稳定，可以有效提高电路的稳定性和抗干扰能力。 伪电阻实现是ECoG信号记录集成电路设计中的一种重要技术。通过伪电阻实现，可以在电路中实现低频高通滤波，从而提高信号的质量。 共模干扰抑制是ECoG信号记录集成电路设计中的一种重要技术。通过共模干扰抑制，可以有效减少共模干扰对信号的影响，从而提高信号的质量。 现代CMOS工艺为ECoG信号记录集成电路的设计提供了强大的支持。通过使用现代CMOS工艺，可以实现电路的小型化和高性能化。 ECoG信号记录集成电路在生物医学工程、集成电路设计和神经科技等领域有着广泛的应用。通过深入理解和掌握其设计原理和技术，可以设计出性能更优、功耗更低、抗干扰能力更强的集成电路产品。这对于推动相关领域的技术进步和应用具有重要的意义。

内容概要：本文详细介绍了MATLAB在生物医学信号处理中的应用，涵盖信号预处理、时域分析、频域分析、时频分析、信号分类与识别等多个方面。通过具体的代码示例，解释了如何使用MATLAB进行心电图（ECG）、脑电图（EEG）等生物医学信号的数据导入、滤波去噪、时域特征提取、频域分析、时频分析和分类模型训练。此外，还讨论了机器学习和深度学习技术在生物医学信号处理中的应用前景，展望了未来的发展方向。 适合人群：从事生物医学信号处理的科研人员、医疗工作者和技术开发者，特别是有一定MATLAB编程基础的学习者。 使用场景及目标：① 学习如何使用MATLAB进行生物医学信号的预处理、分析和分类；② 掌握常用的信号处理技术和机器学习方法在生物医学领域的应用；③ 了解生物医学信号处理的最新研究和发展趋势。 其他说明：本文通过大量的实际案例和详细的代码解析，使得读者能够在实践中掌握MATLAB的使用技巧，更好地应对生物医学信号处理的实际问题。无论是初学者还是有经验的研究者，都能从中受益。

浙江大学研究生课程《生物医学信号处理》课件

生物医学信号处理课件，主讲离散信号的正交变换，能量谱估计的原理

生物医学信号处理的授课讲义。根据生物医学信号特点，应用信息科学的基本理论和方法，研究如何从被干扰和噪声淹没的观察记录中提取各种生物医学信号中所携带的信息，并对它们进步分析、解释和分类。

生物医学信号处理程序，包含心电信号添加噪声，小波去噪，差分定位，阈值定位，基于C语言的FFT代码。

电子科技大学饶妮妮生物医学信号处理总复习PPT大纲

matlab肌电信号处理代码Wearable_Sensor_Long-term_sEMG_Dataset 该代码在《生物医学信号处理和控制》 （ Biomedical Signal Processing and Control）接受的论文中进行了描述。 您可以从看到该数据集使用非常简单的在线处理来控制3D图形。 此外，重新连接的效果为。 <说明> 在set_config.m中更改目录并下载getxxfeat.m之后，可以使用此代码。 该项目有四个文件夹： 手势动作每个前臂基本动作有8部短片 数据 来自5个主题的30天EMG数据 csv文件（每个数据具有1.5-s信息） D表示天 M表示运动标签（例如，M1表示静止状态，M2表示手腕弯曲） T表示试验次数 代码该文件夹具有一个名为main_script的主m.file，该文件使用： set_config 预处理 extract_feature 您可以从以下文件中获取以下m.files： getrmsfeat getmavfeat getzcfeat getsscfeat 喝彩 ar 盘中 plot_figure6_and_figure7

生物信号工具 BioSig 项目是一个用于生物医学信号处理的开源软件库，例如分析 EEG、ECoG、ECG、EOG、EMG、呼吸等。 为了更容易学习，它是从任意分叉出来。 免责声明 这个存储库不是由原始贡献者创建的，而是在 2015 年 2 月 6 日在开源许可下分叉在这里。要查看作者的最新更新，您必须转到（在 SourceForge 上）。 但是，欢迎任何贡献或讨论！ 我相信每个人的努力在开源文化中都是必不可少的。 随意留下您的拉取请求或问题。 特征 BioSig 由一些（或多或少）连贯的部分组成，有关更多详细信息，请查看： BioSig for Octave 和 Matlab (biosig4octmat)：Octave 和 Matlab 的工具箱，具有强大的数据导入和导出过滤器、特征提取算法、分类方法以及强大的查看和评分软件。 BioSig for C/C++ (biosig4

讲述了一些基本的生物医学信号处理的方法以及习题练习