文章摘要
杨建平,肖开选,刘明华.运用FIR数字滤波器提取视觉警戒脑电的节律特征[J].井冈山大学自然版,2020,41(2):54-58
运用FIR数字滤波器提取视觉警戒脑电的节律特征
USING FIR DIGITAL FILTER TO EXTRACT RHYTHMIC CHARACTERISTICS OF VISUAL ALERTNESS EEG
投稿时间:2019-01-03  修订日期:2020-02-24
DOI:10.3969/j.issn.1674-8085.2020.02.009
中文关键词: 视觉警戒  脑电信号  节律  数字滤波器  凯泽窗
英文关键词: visual vigilance  electroencephalogram  rhythm  digital filter  Kaiser window
基金项目:国家自然科学基金项目(31260238);江西省教育厅科技计划项目(GJJ13542)
作者单位
杨建平 井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009 
肖开选 井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009 
刘明华 井冈山大学电子与信息工程学院, 江西, 吉安 343009 
摘要点击次数: 1549
全文下载次数: 2135
中文摘要:
      脑电信号(EEG)蕴涵着视觉警戒操作过程中的状态变化信息,利用凯泽窗函数法设计了有限长脉冲响应(FIR)数字滤波器,提取了EEG信号中δθαβ等节律,计算了各节律的相对能量。以相对能量为特征探讨了警觉状态与低警觉状态的节律差异,警觉状态变化过程中不同脑区节律的变化情况,结果表明该方法所获取的EEG特征能够较好地表征警觉状态变化,为脑机接口监控操作员的状态提供参考。
英文摘要:
      The electroencephalogram (EEG) contains the state change information in the process of visual alert operation. The FIR digital filter is designed by using the Kaiser window function method. The rhythms of delta, theta, alpha and beta in the EEG signal are extracted and the relative energy of each rhythm is calculated. The characteristics of rhythm difference between alert state and low vigilance state and different brain regions during vigilance state are discussed with relative energy. The results show that the EEG features obtained by this method can better characterize the change of alert state, and provide reference for the state of the brain machine interface monitoring operator.
查看全文   查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭