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公开(公告)号：CN101596101B
公开(公告)日：2011-03-23
申请号：CN200910088914.7
申请日：2009-07-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , G06F3/01 , G06N3/02
Abstract: 一种依据脑电信号判定疲劳状态的方法，采用导脑波仪进行脑电信号实时采集，使用数个导脑电仪，连接电极，进行脑电信号实时采集；包括：运行PC机与脑波仪接口程序；利用VC++编写Windows平台下与脑电图仪可视化接口程序，实现数据的同步采集，并显示实时采集的脑电图波形；对采集到的数据进行预处理；采用FIR滤波器对数据进行0-30Hz低通滤波，以去除工频噪声以及外部干扰；采用盲源分离方法对经过滤波的脑波进行分解，获得混合信号的各个成分，包含有眼电图、左右脑脑电图；对所得到的左右脑脑电图进行快速傅里叶变换，从时域信号转换到频域信号；求出脑电图波中α、β、θ、δ波的能量；对多层感知器BP神经网络进行分类。具有直接、快速的特点。
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公开(公告)号：CN101515200B
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN200910081432.9
申请日：2009-04-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于瞬态视觉诱发脑电的目标选择方法，使用VC++编写视觉刺激器界面用于诱发脑电信号，使用16导采集设备采集脑电信号VEP，将采集的脑电信号经过脑电放大器放大及A/D转换，输入计算机中，并以信号电压幅值形式在存储器中存储；采用B样条双正交小波方法提取脑电特征信号并通过BP神经网络的自学习能力进行分类识别并输出相应结果；包括：利用CPU时间戳设计精确定时的视觉刺激器；对并口的输出脉冲进行响应，采集设备采集脑电信号VEP；对采集的信号进行预处理；采用B样条双正交小波方法对脑电信号进行特征提取；采用BP神经网络对特征量进行分类；该方法的优点是采用BP神经网络有利于提高视觉诱发电位的信噪比和识别率。
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公开(公告)号：CN101596101A
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200910088914.7
申请日：2009-07-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476 , G06F3/01 , G06N3/02
Abstract: 一种依据脑电信号判定疲劳状态的方法，采用导脑波仪进行脑电信号实时采集，使用数个导脑电仪，连接电极，进行脑电信号实时采集；包括：运行PC机与脑波仪接口程序；利用VC++编写Windows平台下与脑电图仪可视化接口程序，实现数据的同步采集，并显示实时采集的脑电图波形；对采集到的数据进行预处理；采用FIR滤波器对数据进行0－30Hz低通滤波，以去除工频噪声以及外部干扰；采用盲源分离方法对经过滤波的脑波进行分解，获得混合信号的各个成分，包含有眼电图、左右脑脑电图；对所得到的左右脑脑电图进行快速傅里叶变换，从时域信号转换到频域信号；求出脑电图波中α、β、θ、δ波的能量；对多层感知器BP神经网络进行分类。具有直接、快速的特点。
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公开(公告)号：CN101515200A
公开(公告)日：2009-08-26
申请号：CN200910081432.9
申请日：2009-04-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于瞬态视觉诱发脑电的目标选择方法，使用VC++编写视觉刺激器界面用于诱发脑电信号，使用16导采集设备采集脑电信号VEP，将采集的脑电信号经过脑电放大器放大及A/D转换，输入计算机中，并以信号电压幅值形式在存储器中存储；采用B样条双正交小波方法提取脑电特征信号并通过BP神经网络的自学习能力进行分类识别并输出相应结果；包括：利用CPU时间戳设计精确定时的视觉刺激器；对并口的输出脉冲进行响应，采集设备采集脑电信号VEP；对采集的信号进行预处理；采用B样条双正交小波方法对脑电信号进行特征提取；采用BP神经网络对特征量进行分类；该方法的优点是采用BP神经网络有利于提高视觉诱发电位的信噪比和识别率。
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