便携式脑电信号采集系统

发布时间：2017-09-18 02:24

  本文关键词：便携式脑电信号采集系统

  更多相关文章： 脑电波 数字信号处理器 实时信号采集 数字滤波 远程医疗系统

【摘要】：21世纪被称为“脑的世纪”,世界各国对脑科学的研究都给予了足够的重视。目前,我国对大脑相关技术的研究仍然处于起步阶段。国内的脑电采集设备大多引进国外技术,体积庞大、价格昂贵,仅适用于医院或研究院等大型机构,影响了其他机构对脑科学的研究,限制了脑电设备的大众化发展。因此,便携式脑电信号采集系统对于脑科学的研究以及脑电产品的家庭化、社区化发展有着重要的意义和价值。根据脑电波微弱、低频、易受其他生理及非生理信号影响等特点,本文设计了脑电信号的采集系统。本系统分为两大部分:采集电路及其数字滤波部分和上位机远程医疗部分。系统在医用电极片与头部接触良好的情况下,用双极导联方式将微弱的脑电信号感应到信号调理电路,经过多级的滤波、放大和抑制共模干扰等电路对信号进行调理后,通过TMS320VC5509采集脑电波并在该处理器上进行数字滤波算法的处理。采用中值滤波算法,滤除来自电极的基线漂移;采用自适应滤波算法,滤除随电网不断变化的工频干扰;通过独立成分分析方法来滤除脑电信号中的眼电伪迹。滤波后的脑电信号在液晶屏上显示并通过SD卡存储。为提高该系统的实用性,本文使用Visual Studio 2012开发了基于PC端的远程医疗服务软件。患者可将SD卡中存储的脑电数据通过网络通信的方式上传至服务器端。服务器端用SQL Sever数据库管理患者信息,并在磁盘上存储脑电数据,用缓冲区和映射表在应用层实现通信的双向确认和超时重传保证收发数据的准确性。医生可在医生客户端下载脑电数据,在远程查看并分析脑电波,从而得出诊断结果反馈给服务器端,并通知患者诊断的结果。实验结果表明,本系统可以实时采集微弱的脑电波,显示在液晶屏上并用SD卡存储脑电数据,通过服务器端管理患者信息和脑电数据,以实现远程医疗。本系统使用方便,易于携带,有利于脑电诊疗设备的社区化和家庭化普及,不仅满足对采集到的脑电信号的质量要求,而且符合经济要求。
【关键词】：脑电波 数字信号处理器 实时信号采集 数字滤波 远程医疗系统
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH789
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状及分析11-14
• 1.2.1 脑电信号处理技术国内外研究现状11-12
• 1.2.2 脑电设备的国内外发展现状12-14
• 1.3 本文的主要研究内容14-15
• 第2章 脑电生理学基础及系统总体设计15-23
• 2.1 脑电基本知识15-19
• 2.1.1 脑电信号产生机理15-16
• 2.1.2 脑电信号的特征16-17
• 2.1.3 脑电信号的分类17-18
• 2.1.4 脑电信号的采集方法18-19
• 2.2 系统总体设计方案19-22
• 2.2.1 脑电信号采集系统设计要点20-21
• 2.2.2 脑电信号采集系统总体设计方案21-22
• 2.3 本章小结22-23
• 第3章 脑电信号处理方法23-36
• 3.1 基线漂移滤除23-27
• 3.1.1 传统的中值滤波法23-24
• 3.1.2 快速中值滤波法24-27
• 3.2 滤除 50Hz工频干扰27-31
• 3.3 去除眼电伪迹31-34
• 3.4 本章小结34-36
• 第4章 系统软件设计36-52
• 4.1 PC端远程医疗36-48
• 4.1.1 客户端界面设计36-38
• 4.1.2 身份验证请求38-41
• 4.1.3 患者客户端发送脑电数据文件41-43
• 4.1.4 服务器端处理43-46
• 4.1.5 医生客户端46-48
• 4.2 下位机软件设计48-51
• 4.3 本章小结51-52
• 第5章 系统硬件设计52-66
• 5.1 生物电极选取52-53
• 5.2 信号调理电路53-61
• 5.2.1 滤波电路54-58
• 5.2.2 放大电路58-59
• 5.2.3 电极检测电路59-60
• 5.2.4 电平抬升电路60
• 5.2.5 模/数转换60-61
• 5.3 控制器单元61-63
• 5.3.1 微处理器61-62
• 5.3.2 SD卡与DSP的接口电路设计62
• 5.3.3 数据显示电路62-63
• 5.4 实验结果63-64
• 5.5 本章小结64-66
• 结论66-67
• 参考文献67-71
• 附录A71-79
• 附录B79-81
• 攻读硕士学位期间发表的学术成果81-82
• 致谢82

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 ;小样本脑电信号(EEG)处理系统[J];北京理工大学学报;1989年02期

2 罗建,崔亮,卫娜,张治钢;脑电信号采集与处理系统的研制[J];医疗卫生装备;2000年06期

3 季忠,秦树人;时频测试方法在脑电信号分析中的应用[J];重庆大学学报(自然科学版);2003年11期

4 葛家怡;周鹏;赵欣;刘海婴;王明时;;睡眠脑电信号的多重分形去势波动分析[J];天津大学学报;2008年10期

5 吴绍斌;高利;王刘安;;基于脑电信号的驾驶疲劳检测研究[J];北京理工大学学报;2009年12期

6 倪原;沈艳辉;侯帅格;陆文总;;大鼠嗅觉区脑电信号检测与处理技术研究[J];西安工业大学学报;2012年02期

7 ;《小样本脑电信号处理系统》通过部级鉴定[J];北京工业学院学报;1988年03期

8 马彦斌，吴祈耀;维格纳分布在脑电信号处理中的应用[J];北京理工大学学报;1995年02期

9 吴祈耀，吴祈宗;脑电信号的现代谱分析技术[J];北京理工大学学报;1995年02期

10 潘军,周守昌,黄尚廉;脑电信号非线性动力学处理方法的研究[J];重庆大学学报(自然科学版);1997年01期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 薛蕴全;王秋英;王宏;;脑电信号的动态时空响应拓扑图[A];中国仪器仪表学会第三届青年学术会议论文集（上）[C];2001年

2 王裕清;粱平;郭付清;张登攀;;脑电信号诊断专家系统的研究[A];中国生理学会第21届全国代表大会暨学术会议论文摘要汇编[C];2002年

3 朱林剑;包海涛;孙守林;梁丰;;新型脑电信号采集方法与应用研究[A];大连理工大学生物医学工程学术论文集（第2卷）[C];2005年

4 许涛;朱林剑;包海涛;;基于思维脑电信号的假手的研究[A];提高全民科学素质、建设创新型国家——2006中国科协年会论文集（下册）[C];2006年

5 李爱新;孙铁;郭炎峰;;基于人工神经网络的脑电信号模式分类[A];自动化技术与冶金流程节能减排——全国冶金自动化信息网2008年会论文集[C];2008年

6 童珊;黄华;陈槐卿;;混沌理论在脑电信号分析中的应用[A];中国生物医学工程学会第六次会员代表大会暨学术会议论文摘要汇编[C];2004年

7 李凌;曾庆宁;尧德中;;利用两级抗交叉串扰自适应滤波器提取诱发脑电信号[A];中国生物医学工程学会第六次会员代表大会暨学术会议论文摘要汇编[C];2004年

8 葛家怡;周鹏;王明时;;睡眠脑电信号样本熵的研究[A];中国生物医学工程进展——2007中国生物医学工程联合学术年会论文集（下册）[C];2007年

9 李丽君;黄思娟;吴效明;熊冬生;;基于运动想象的脑电信号特征提取与分类[A];中国仪器仪表学会医疗仪器分会2010两岸四地生物医学工程学术年会论文集[C];2010年

10 葛家怡;周鹏;王明时;;睡眠脑电信号样本熵的研究[A];天津市生物医学工程学会2007年学术年会论文摘要集[C];2007年

中国重要报纸全文数据库 前1条

1 张文清　记者 王春;意念控制车速及左右转弯前行[N];科技日报;2008年

中国博士学位论文全文数据库 前10条

1 彭宏;普适化脑电信息感知关键问题的研究[D];兰州大学;2015年

2 吴玉鹏;AR谱在皮层痫样脑电信号分析应用[D];河北医科大学;2015年

3 吴畏;基于统计建模的多导联脑电信号时空建模方法研究[D];清华大学;2012年

4 孙宇舸;脑—机接口系统中脑电信号处理方法的研究[D];东北大学;2012年

5 周群;脑电信号同步：方法及应用研究[D];电子科技大学;2009年

6 赵丽;基于脑电信号的脑-机接口技术研究[D];天津大学;2004年

7 李春胜;脑电信号混沌特性的研究与应用[D];东北大学;2011年

8 欧阳高翔;癫痫脑电信号的非线性特征识别与分析[D];燕山大学;2010年

9 缪晓波;基于脑电信号的认知动力学系统研究——线性/非线性方法及动态时—频—空分析[D];重庆大学;2004年

10 张美云;阿尔茨海默病脑电信号多尺度时空定量特征研究[D];天津医科大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 于洪;基于脑电信号的警觉度估计[D];上海交通大学;2007年

2 蒋洁;基于高性能计算的脑电信号分析[D];燕山大学;2010年

3 张志琴;脑电信号的复杂性分析[D];中南大学;2009年

4 许凤娟;脑电信号采集与分析系统的设计[D];长春理工大学;2011年

5 曹铭;意识障碍患者脑电信号的非线性动力学评价分析[D];杭州电子科技大学;2012年

6 刘静;基于加权排序熵的多通道脑电信号同步算法研究[D];燕山大学;2015年

7 陈泽涛;基于脑电信号分析的AD早期评估系统的设计与实现[D];燕山大学;2015年

8 王晓滨;LED光针灸对脑功能的影响研究[D];天津职业技术师范大学;2015年

9 徐朝阳;基于深度网络的脑电信号分类方法研究[D];中国海洋大学;2015年

10 刘巨娟;基于脑电信号识别的驾驶员-汽车混合控制系统设计[D];东北大学;2014年

，

本文编号：872843