《EEG信号基础》课件.pptVIP

**********************EEG信号基础本课件将介绍脑电信号(EEG)的基本原理，分析方法和应用领域。EEG信号的定义脑电信号(EEG)是指从**人脑**中记录的**神经元电活动**。EEG信号通常以**波形**的形式呈现，反映了不同脑区神经元**同步放电**的模式。EEG信号可以用**电极**放置在头皮上记录，并通过**放大器**和**滤波器**进行处理。EEG信号的产生机理1神经元活动神经元是脑的基本功能单位，通过电信号传递信息。2突触传递神经元通过突触连接，传递电信号，产生突触后电位。3同步放电当大量神经元同步放电时，就会产生可测量的脑电信号。神经元的电生理特性动作电位神经元兴奋时，细胞膜上会产生短暂的电位变化，称为动作电位。突触传递神经元之间通过突触传递信息，突触是神经元之间的连接点。神经递质突触传递依赖于神经递质，神经递质是神经元释放的化学物质。突触传递与神经元放电1神经元放电动作电位的产生与传播2突触传递神经递质的释放与受体结合3神经元间信号传递神经网络的构建与信息处理大脑皮层的结构与功能大脑皮层是大脑最外层，也是最复杂的部分，负责高级认知功能，如语言、记忆、思考和情感。大脑皮层由不同区域组成，每个区域都有其特定的功能，这些区域相互连接，共同完成复杂的任务。EEG信号的时域特点1幅度毫伏(mV)2频率赫兹(Hz)3波形正弦波、锯齿波等4相位度(°)或弧度(rad)EEG信号的频域特点常见的EEG波型α波放松状态下，频率为8-12Hz，主要出现在枕叶和颞叶。β波清醒、警觉、专注状态下，频率为13-30Hz，主要出现在额叶和顶叶。θ波睡眠状态、情绪波动、认知活动等，频率为4-7Hz，主要出现在颞叶和顶叶。δ波深度睡眠状态下，频率为0.5-3Hz，主要出现在所有脑区。α波、β波、θ波和δ波α波频率为8-13Hz，幅度较高，在清醒放松的状态下，尤其是在闭眼时最为明显，代表着大脑处于安静、放松的状态。β波频率为14-30Hz，幅度较低，在清醒、紧张、思考或做梦时出现，代表着大脑处于兴奋、活跃的状态。θ波频率为4-7Hz，幅度中等，在睡眠的初期阶段出现，也可能出现在清醒但情绪低落或处于认知负荷较重的情况下，代表着大脑处于睡眠或轻微的认知活动状态。δ波频率为0.5-3Hz，幅度最高，在深睡或昏迷状态下出现，代表着大脑处于深度睡眠或意识丧失的状态。EEG信号的测量方法1电极安置国际10-20系统2信号采集放大器和滤波器3数字化采样和量化电极的种类和安置电极类型常用的电极类型包括针式电极、盘式电极和帽式电极。针式电极用于侵入性测量，而盘式和帽式电极用于非侵入性测量。电极安置系统10-20系统是一种常用的电极安置系统，它根据头皮上的解剖学标记来确定电极的位置。电极材料常用的电极材料包括银、金、铂和不锈钢。这些材料具有良好的导电性和生物相容性。电极-皮肤界面的等效电路电极-皮肤界面是一个复杂的电学系统，可以等效为一个电路模型，主要包括以下几个部分：电极阻抗：电极本身的电阻，主要取决于电极材料和形状皮肤阻抗：皮肤的电阻，主要取决于皮肤厚度、水分含量和温度接触阻抗：电极与皮肤接触部位的阻抗，主要取决于接触面积和接触压力电极极化阻抗：电极与皮肤接触时产生的极化现象造成的阻抗放大和滤波电路设计放大电路EEG信号微弱，需要放大电路以提高信号幅度。滤波电路去除噪声和干扰信号，确保EEG信号的纯净性。电路设计根据EEG信号的特点，选择合适的放大和滤波电路。采样和量化过程1采样将连续的EEG信号转换为离散的数字信号。2量化将每个采样值映射到有限个离散值中。EEG信号的数字化1采样将连续的模拟信号转换成离散的数字信号2量化将连续的幅度值转换成离散的数值3编码将量化后的数值转换成计算机可识别的二进制代码EEG信号的特征提取时域特征平均值、方差、峰值、斜率等。频域特征功率谱密度、频带功率、相位等。非线性特征互信息、非线性相关性、分形维数等。时域特征与频域特征时域特征描述信号随时间变化的特性，如幅值、频率、相位等。频域特征反映信号在不同频率上的能量分布，通过傅里叶变换得到频谱。非线性特征高阶统计量如偏度、峰度、熵等，可以反映信号的非对称性和尖峰程度。非线性动力学指标如最大Lyapunov指数、关联维数、分形维数等，可以反映信号的混沌性和复杂性。小波变换特征小波变换可以提取不同尺度下的信号特征，可以反映信号的非平稳性