EEG脑电信号处理合集(1):功率谱中常见artifacts

通常EEG脑电信号采集完成以后,我们可以绘制出功率谱,一个正常的功率谱如下图所示:

在10H在处有个明显的突起,在后方通道中,这是我们所期望看到的。每个通道功率谱曲线都有一个负斜率,这是因为较高的频率通常会有一个越来越低的功率。

一种在功率谱中常见的artifacts是直线噪声,这种artifacts来自于EEG脑电信号监测室的电路活动。美国的电路的工频为60Hz, 中国电路的工频为50Hz。 通常我们可以看到在这些工频及工频整数倍处有一系列的功率峰值,如下图所示。

另外一个在功率谱中常见的artifatcs 来自于右腿驱动电路和另外一个电极的桥连。我们在使用凝胶的时候,需要注意凝胶使用,不能过少,也不能过多,否则都会对信号采集产生影响,甚至导致某些通道的数据无法使用,不得不被丢弃。

相关推荐
yangshicong12 小时前
第11章:结构化输出与数据提取 —— 让 AI 直接返回你想要的数据格式
数据库·人工智能·redis·python·langchain·ai编程
言之。12 小时前
【Python】免费的中文 AI 配音方案
开发语言·人工智能·python
Warson_L12 小时前
python dict key详解
python
天天进步201512 小时前
Python全栈项目:从零手操一个高性能 API 网关
开发语言·python
安生生申13 小时前
使用pygame实现2048
开发语言·python·pygame
徐图图不糊涂14 小时前
搭建简易版的Rag系统
python·pycharm
灰灰勇闯IT14 小时前
pyasc:用 Python 调用 CANN 的推理能力
开发语言·python
明月_清风15 小时前
FastAPI 从入门到实战:3 分钟构建高性能异步 API
后端·python·fastapi
bellus-15 小时前
ubuntu26测试win10的ollama大模型性能
python
水木流年追梦15 小时前
大模型入门-Reward 奖励模型训练
开发语言·python·算法·leetcode·正则表达式