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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201811077531.5 (22)申请日 2018.09.15 (71)申请人 哈尔滨理工大学 地址 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学 府路52号哈尔滨理工大学 (72)发明人 胡黎昆 史玲 胡旭 王晓 (51)Int.Cl. A61B 5/0476(2006.01) (54)发明名称 一种脑电信号采集装置及检测方法 (57)摘要 本发明一种脑电信号采集装置及检测方法 属于脑电信号采集处理技术领域； 该装置包括显 示器、 电极帽， 放大器和计算机； 所述电极帽由被 测对。
2、象佩戴， 通过多个电极将信号传输给放大 器， 信号经放大器放大后通过连接线传输给计算 机进行计算处理； 该方法由脑电信号去噪、 特征 提取、 脑电信号识别三个步骤组成； 利用电极帽 对脑部信号进行采集， 滤除信号中的噪声， 改善 原信号数据； 对信号进行放大及数模转换， 分析 数据特征， 根据特征进行信号类型的分类， 实现 对脑电信号的实时监测和鉴别。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 109044350 A 2018.12.21 CN 109044350 A 1.一种脑电信号采集装置， 其特征在于， 包括显示器、 电极帽， 放大器和计算机； 所述电 极帽由被测对象佩戴， 通过多个电。
3、极将信号传输给放大器， 信号经放大器放大后通过连接 线传输给计算机进行计算处理。 2.根据权利要求1所述的一种脑电信号采集装置， 其特征在于， 所述的： 显示器： 用于播放动画提示想象； 电极帽： 通过脑后连接支架和耳部固定框架将信号采集装置固定在脑部， 信号采集装 置由19个单极输入组成， 电极采用氯化银合金电极按照国际标准的10-20系统灵活布置， 采 集后数据通过串口传输给放大器； 放大器： 采用SynAmps放大器,每电极的采样率为200Hz， 设置有4个放大器协调同步， 使 所有通道同步采集； 所有的通道采用24位A/D模拟数字芯片处理数据， 处理后的数据通过 USB 2.0接口传送。
4、到计算机； 计算机： 用于对数据进行处理及显示采集到的信号。 3.一种脑电信号检测方法， 其特征在于， 由脑电信号去噪、 特征提取、 脑电信号识别三 个步骤组成。 4.根据权利要求3所述的脑电信号检测方法， 其特征在于， 所述的脑电信号去噪采用4 阶椭圆带通滤波器对脑电信号进行去噪处理。 5.根据权利要求3所述的脑电信号检测方法， 其特征在于， 所述的特征提取使用功率谱 估计对信号进行特征提取； 其过程为： 首先对被分析信号进行分段处理， 得到短数据； 然后 将短数据信号x(n)按照下式进行参数估计， 得到谱特性： 最后根据p阶模型预测值与实际值之间的差值ep(n)和权重cpj， 按照下列公式。
5、， 计算谱 估计： 其中， 2是激励白噪声。 6.根据权利要求3所述的脑电信号检测方法， 其特征在于， 所述的脑电信号识别采用线 性分类法， 过程为： 首先为每一类建立概率密度模型， 假定每一类的概率密度函数都可以用 一个标准的密度函数模型表示， 并且该密度函数对所有的类具有相同的协方差； 然后对每 个新输入的特征数据计算每一类产生的概率； 最后根据各类的大小来判断所属的分类。 权 利 要 求 书 1/1 页 2 CN 109044350 A 2 一种脑电信号采集装置及检测方法 技术领域 0001 本发明一种脑电信号采集装置及检测方法属于脑电信号采集处理技术领域。 背景技术 0002 目前， 。
6、随着科学技术的不断发展， 包括生命科学、 通讯和计算机在内的各个领域的 技术也在不断地提高， 很多研究者在这些技术的支持下， 展开对脑科学的研究， 同时也取得 了令人瞩目的成就。 大脑是支配人的思想、 动作行为、 情绪等一切活动的中心枢纽， 它感知 外界信息并对信息进行分析处理， 然后通过对神经和肌肉的调节， 来实现同外界环境的信 息交流。 但是生活中发生的自然灾害、 意外伤害等原因导致神经与肌肉交流通道破坏， 阻碍 了大脑与外界信息的正常交流。 又如脑瘫， 脑中风， 脊髓受损等病人， 这些患者通常大脑能 够正常思维， 但是丧失控制肌肉自由活动的能力， 给他们的日常生活造成很大的影响。 随着 。
7、医疗水平提高和科技的进步， 如何帮助这些患者实现与外界环境的交流， 提高患者的生活 质量， 已经逐渐成为脑科学， 生物医学等的研究重点。 0003 脑-机接口技术是建立一种新的通道来实现大脑同外界环境的交流， 实现大脑对 外部设备直接控制。 通过电极帽等设备检测大脑皮层电活动， 将大脑运动想象产生的电信 号转换为对外部设备的控制信号， 实现控制信息的传达进而实现与外部世界的交流。 近年 来， BCI技术是作为一种新颖的人机交互方式在医疗领域和军事研究等领域拥有广阔的研 究前景， 通过对脑电信号的检测， 以达到EEG信号对计算机等设备控制的目的。 脑-机接口是 一门新发展起来的技术， 在BCI的。
8、研究和发展中还有许多不足， 还需要更进一步地深入探索 和研究。 发明内容 0004 适应脑机接口控制系统的发展趋势， 本发明公开了一种脑电信号采集装置及检测 方法， 发明目的在于实现以下目标： 利用电极帽对脑部信号进行采集， 滤除信号中的噪声， 改善原信号数据； 对信号进行放大及数模转换， 分析数据特征， 根据特征进行信号类型的分 类， 实现对脑电信号的实时监测和鉴别。 0005 本发明的目的是这样实现的： 0006 一种脑电信号采集装置， 包括显示器、 电极帽， 放大器和计算机； 所述电极帽由被 测对象佩戴， 通过多个电极将信号传输给放大器， 信号经放大器放大后通过连接线传输给 计算机进行计。
9、算处理。 0007 上述的一种脑电信号采集装置， 所述的： 0008 显示器： 用于播放动画提示想象； 0009 电极帽： 通过脑后连接支架和耳部固定框架将信号采集装置固定在脑部， 信号采 集装置由19个单极输入组成， 电极采用氯化银合金电极按照国际标准的10-20系统灵活布 置， 采集后数据通过串口传输给放大器； 0010 放大器： 采用SynAmps放大器,每电极的采样率为200Hz， 设置有4个放大器协调同 说 明 书 1/4 页 3 CN 109044350 A 3 步， 使所有通道同步采集； 所有的通道采用24位A/D模拟数字芯片处理数据， 处理后的数据 通过USB 2.0接口传送到。
10、计算机； 0011 计算机： 用于对数据进行处理及显示采集到的信号。 0012 一种脑电信号检测方法， 由脑电信号去噪、 特征提取、 脑电信号识别三个步骤组 成。 0013 上述的脑电信号检测方法， 所述的脑电信号去噪采用4阶椭圆带通滤波器对脑电 信号进行去噪处理； 0014 上述的脑电信号检测方法， 其特征在于， 所述的特征提取使用功率谱估计对信号 进行特征提取； 其过程为： 首先对被分析信号进行分段处理， 得到短数据； 然后将短数据信 号按照下式进行参数估计， 得到谱特性： 0015 0016 最后根据p阶模型预测值与实际值之间的差值和权重， 按照下列公式， 计算谱估 计： 0017 00。
11、18 其中， 是激励白噪声。 0019 上述的脑电信号检测方法， 所述的脑电信号识别采用线性分类法， 过程为： 首先为 每一类建立概率密度模型， 假定每一类的概率密度函数都可以用一个标准的密度函数模型 表示， 并且该密度函数对所有的类具有相同的协方差； 然后对每个新输入的特征数据计算 每一类产生的概率； 最后根据各类的大小来判断所属的分类。 0020 有益效果： 0021 第一、 电极帽采用灵活的电极布置方式， 可视佩戴者头部大小进行调整， 能够采集 更为准确的信号。 0022 第二、 滤除信号中的噪声， 改善原信号数据， 对信号进行放大及数模转换， 增强信 号后续处理过程中的所需特征。 00。
12、23 第三、 选用线性分类法对信号进行特征分类， 能够对脑电信号进行实时监测和鉴 别。 附图说明 0024 图1是本发明脑电信号采集装置电极帽的示意图。 0025 图2是电极在脑部布置位置的示意图。 具体实施方式 0026 下面结合附图对本发明具体实施方式作进一步详细描述。 0027 具体实施例一 0028 本实施例是脑电信号采集装置的实施例。 0029 本实施例的脑电信号采集装置， 包括显示器、 电极帽， 放大器和计算机； 所述电极 说 明 书 2/4 页 4 CN 109044350 A 4 帽由被测对象佩戴， 通过多个电极将信号传输给放大器， 信号经放大器放大后通过连接线 传输给计算机进。
13、行计算处理。 0030 上述的一种脑电信号采集装置， 所述的： 0031 显示器： 用于播放动画提示想象； 0032 电极帽： 通过脑后连接支架和耳部固定框架将信号采集装置固定在脑部， 信号采 集装置由19个单极输入组成， 电极采用氯化银合金电极按照国际标准的10-20系统灵活布 置， 采集后数据通过串口传输给放大器； 0033 放大器： 采用SynAmps放大器,每电极的采样率为200Hz， 设置有4个放大器协调同 步， 使所有通道同步采集； 所有的通道采用24位A/D模拟数字芯片处理数据， 处理后的数据 通过USB 2.0接口传送到计算机； 0034 计算机： 用于对数据进行处理及显示采集。
14、到的信号。 0035 具体实施例二 0036 本实施例是脑电信号检测方法的实施例。 0037 本实施例的脑电信号检测方法， 由脑电信号去噪、 特征提取、 脑电信号识别三个步 骤组成。 0038 上述的脑电信号检测方法， 所述的脑电信号去噪采用4阶椭圆带通滤波器对脑电 信号进行去噪处理； 0039 上述的脑电信号检测方法， 其特征在于， 所述的特征提取使用功率谱估计对信号 进行特征提取； 其过程为： 首先对被分析信号进行分段处理， 得到短数据； 然后将短数据信 号按照下式进行参数估计， 得到谱特性： 0040 0041 最后根据p阶模型预测值与实际值之间的差值和权重， 按照下列公式， 计算谱估 。
15、计： 0042 0043 其中， 是激励白噪声。 0044 上述的脑电信号检测方法， 所述的脑电信号识别采用线性分类法， 过程为： 首先为 每一类建立概率密度模型， 假定每一类的概率密度函数都可以用一个标准的密度函数模型 表示， 并且该密度函数对所有的类具有相同的协方差； 然后对每个新输入的特征数据计算 每一类产生的概率； 最后根据各类的大小来判断所属的分类。 0045 该方法利用电极帽对脑部信号进行采集， 滤除信号中的噪声， 改善原信号数据； 对 信号进行放大及数模转换， 分析数据特征， 根据特征进行信号类型的分类， 实现对脑电信号 的实时监测和鉴别。 0046 需要说明的是， 在以上实施例。
16、中， 只要不矛盾的技术方案都能够进行排列组合， 本 领域技术人员能够根据排列组合的数学知识穷尽所有可能， 因此， 本发明不再对排列组合 后的技术方案进行一一说明， 但应该理解为排列组合后的技术方案已经被本发明所公开。 0047 以上所述， 仅为本发明较佳的具体实施方式， 但本发明的保护范围并不局限于此， 说 明 书 3/4 页 5 CN 109044350 A 5 任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内， 根据本发明的技术方案及其 发明构思加以等同替换或改变， 都应涵盖在本发明的保护范围之内。 说 明 书 4/4 页 6 CN 109044350 A 6 图1 图2 说 明 书 附 图 1/1 页 7 CN 109044350 A 7 。