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用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
用于闭环刺激和记录自由移动人体中单个神经元和局部场电位活动的可穿戴平台
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装（左）和未封装（右）版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成：1）通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB，尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚（8 个通道、1 个参考和 1 个接地，共 10 个引脚）Omnetics 探头连接器，可连接微电极（仅连接顶部模拟层）。请注意，每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器，以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图（右）。通信层包含一个 FPGA（现场可编程门阵列），用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输（通过 USB）。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测（Sense IC）和刺激（Stim IC）的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道（64 x 3 层）。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信，移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c，神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d，显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器（例如 Adtech）。e，使用临床监测系统（Nihon Kohden，灰色）和神经堆栈（黑色）同时记录的示例数据显示信号相似。 f，数据（e）中功率谱图示例，显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率（0.1-32 Hz）。g，数据（e）中归一化功率谱密度（PSD）图示例。
脑电图接口的脑电图（EEG）波的分析和提取
Analysis and Extraction of Electroencephalogram (EEG) wave for Brain-Computer Interfacing Pantha Protim Sarker Department of Electrical and Electronic Engineering, Bangabandhu Sheikh Mujibur Rahman Science and Technology University, Gopalganj, Bangladesh pantha[at]bsmrstu.edu.bd Abstract: The present work demonstrates the mining of brain data using non-invasive methods by简单地将大脑和计算设备接口。这项工作试图通过两个不同的传感器来分析和收集脑电图（EEG）信号，以进行大脑计算机交流（BCI）系统。这两个传感器之间进行了详细的性能分析。然后使用各种信号处理技术和算法来提取大脑的两个有用特征，注意力和冥想。最后，对于本文的后期部分，大脑的注意力（EEG Beta波）和冥想（EEG Theta Wave）值成功地进行了调节，以使其可用于实际应用。关键字：脑部计算机交流（BCI），脑电图（EEG），非侵入性信号提取，注意，冥想1。简介1.1。动机运动神经元疾病是受影响人无法移动肌肉的大脑功能障碍之一。，因此他们的正常运动受到阻碍。在这种情况下，受影响的人无法与外界交流。统计数据表明，每年约有50,000人受运动神经元疾病的影响[1]。大脑的研究也非常重要，因为大脑相关疾病。1.2。问题规范但是，如果开发了大脑信号的成功信号提取程序，我们可以为受运动神经元疾病影响的人们提供一种通信和控制电气轮椅等外部机车设备的方法。对疾病的适当诊断和治疗取决于对大脑当前状况的正确理解。例如，癫痫是一种疾病，其中大脑的电信号可用于分析神经元数据。可以通过检测从大脑的电信号中提取的典型癫痫的模式来成功诊断癫痫[2]。电信号还可以在头部受伤，中风或脑肿瘤后检测出异常的脑波。其他情况，例如头晕，头痛，痴呆和睡眠问题，可能会显示出异常的大脑模式。因此，找到一种更便宜，更可靠的方法来收集大脑数据并从中提取有用的功能，从而导致了这项研究工作。