1. 研究目的与意义
脑电信号中包含了大量的生理与疾病信息 ,在临床医学方面 ,脑电信号处理不仅可为某些脑疾病提供诊断依据, 而且还为某些脑疾病提供了有效的治疗手段。
在工程应用方面 , 人们也尝试利用脑电信号实现脑-计算机接口(bci),利用人对不同的感觉、运动或认知活动的脑电的不同, 通过对脑电信号的有效提取和分类达到某种控制目的。
人的思想、行为、情感等高级神经活动都是由大脑来控制的，大脑是人类思想活动的中心枢纽。
2. 研究内容和预期目标
本设计要求在理解脑电信号采集与处理的理论及应用的基础上，设计出一套能实现脑电数据采集与分析的系统，并实现生理信息的深度挖掘。通过本次设计加深对数字信号处理技术的理解，同时也能扩大自己的知识面，为以后的工作做铺垫。
1、完成一套基于脑电信号的生理信息挖掘系统；
2、有理论分析、实验数据的完整毕业论文一篇，争取发表一篇学术论文；
3. 研究的方法与步骤
一、建立使用者的信息和脑电数据特征库，记录和存储用户的脑电信号作为样本：
（1）在安静环境下收集受试者的脑电信号；
（2）对脑电信号进行预处理，剔除与噪声相关的信号，保留脑电中有用的成分；
4. 参考文献
[1]吴奇,储银雪,陈曦,林金星,任和.基于深度收缩稀疏自编码网络的飞行员疲劳状态识别[j/ol].控制与决策:1-8[2018-01-11].https://doi.org/10.13195/j.kzyjc.2017.0924.
[2]徐欣,王娜.四类运动想象脑电信号的特征提取与分类[j/ol].南京邮电大学学报(自然科学版),2017(06):1-5[2018-01-11].https://doi.org/10.14132/j.cnki.1673-5439.2017.06.003.
[3]周强,李俊雨,田杏芝,王莹.基于脑电信号的wvd的睡眠状态辨识[j].陕西科技大学学报,2017,35(06):164-170.
5. 计划与进度安排
2022年1月5日-2022年3月1日，有针对性的学习课题相关资料,学习相关学科的基础知识，学习实验所需软硬件的相关知识。2022年3月2日-2022年3月20日，设定实验方案，采集实验数据。
2022年3月21日-2022年4月25日，进一步理论分析，进行实验，开发相关软硬件系统。
2022年4月26日-2022年5月14日，开始写论文，整理数据。
