网站建设与管理 宋一兵,做电影网站的服务器,游戏开发公司排行榜前十名,现在建网站多少钱研究生期间很有幸的进入到了崔老师的组#xff0c;从此也就进入到了分析人体生理信号的领域#xff0c;充满挑战的同时也充满了乐趣。借着CSDN整理一下近几年来参与的项目#xff0c;这里蕴含着我各种美好的回忆#xff0c;也作为一个展示自己的平台吧。博客中很多结果只给…研究生期间很有幸的进入到了崔老师的组从此也就进入到了分析人体生理信号的领域充满挑战的同时也充满了乐趣。借着CSDN整理一下近几年来参与的项目这里蕴含着我各种美好的回忆也作为一个展示自己的平台吧。博客中很多结果只给了中间结果一是很多有趣的现象都隐藏在中间结果中二是最终集成的平台或算法也涉及保密。
音乐与脑电
这个是毕设课题所以学习的内容比较多也因此音乐的诸多物理特征和算法都有所了解。因尝试建立音乐和脑电的关系也不断学习了很多种非线性算法。这里不一一列举只给出一些好玩的现象。
基音缺失misssing fundamental
这里黄锷院士提出了Holo的思想从调制频率方向上解释了为什么确实基频后听到的还是那个频率的音高Holo算法也被应用于多种其他时序信号中。如用于分析脑电来判定阿尔兹海默症与脑小血管症。
MSE多尺度样本熵
彭仲康教授提出的算法我个人通过研究时发现音乐的时序特征熵越高对应的脑电的熵也越高。比如听Jazz和Mozart的一首歌大尺度上的熵有很好的对应关系。
DFA去趋势波动分析
DFA也是彭仲康教授提出的方法在研究莫扎特效应时我曾计算过K448的DFA指数很接近与1与大自然的声音粉红噪声接近。
音乐时大脑的功能连接
很有趣的结果听音乐时大脑的连接强度是变小的部分论文显示是升高的。
助眠ASMR与ASSR
曾通过分析一些有助眠效果音乐还有ASMR比如掏耳朵揉纸团海浪等声音曾尝试使用音乐的ASSR听觉稳态诱发响应来解释但因数据缺失耽搁了后续有机会再次收些数据试试。
睡眠与脑电或PSG
主要做的任务是睡眠分期和呼吸暂停事件检测。 具体可见连接https://hubery-hu.blog.csdn.net/article/details/135231518 目前睡眠5分期效果已有86.5%同时为集成转化了matlabpythonc等多种版本。
情绪与脑电 运动想象
这里从运动想象出发学习了其中最常见的CSP共空间模式算法将其应用于少通道脑电的情绪识别中结合EMD和SVM常见特征最终8种情绪的分类效果在80%左右。
脑机接口脑控
最初的版本是在安克做的使用了眨眼做特征实现脑控但是考虑到其应用面较少脑控的算法也不成熟最终不了了之目前自己购买了Muse的头环打算先开发一个脑控的猜拳小游戏。有兴趣的小伙伴也可以联系我一起测试哦~
脑电与疾病监测
后来逐渐将脑电分析用在了各种疾病的监测上比如癫痫癫痫发作尖棘波识别麻醉深度的监测爆发抑制的识别等。下方是我模拟的爆发抑制结果做疾病监测时开发的第一个算法和两位专家标注结果的比较很有成就感~
陀螺仪
欧拉角用于空间音频
这里基于TDK、ST等厂商的6轴陀螺仪芯片应用四元数的方法实现了欧拉角的计算。下图是对Yaw偏航角的中间结果。
运动识别和姿势识别
做这个任务时每天带着耳机蹦蹦跳跳的测了自行车跑步走路爬楼梯跳绳仰卧起坐俯卧撑等还是很怀念I人被迫吸引别人注意力哈哈哈~ 下面分别是Jump和Walk的6轴值以及计算出的欧拉角可以看出计步计数还是很简单的姿势识别起来也很简单比如某些角度的规律变化当然具体识别算法需融合更多信息之后在其他博客中介绍 有了欧拉角一些低头提醒和久坐提醒的功能也就很好开发了根据场景配置即可。
音乐信号
除了常见的音乐特征比如MFCC色度频率过零率等特征的计算外也做过一些好玩的尝试比如改变相位和填充包络等音乐风格真的很好玩大家也可以试试哦。
改变相位
这里改变了K448的相位这两首歌的频谱还是一样的。
填充包络
提取K448的包络后波形不一致了但整体节奏感还是一样的音乐变得很魔性。
其他生理信号
心电和HRV
心电的算法已经很常见了这里不再赘述 我曾使用HRV去计算放松度来和BrainCo的结果做比对整体曲线大趋势一致可惜量级不一致且细节上毛刺变化差异很大。但这个模型需建立在大量数据集的基础上后来也没有BrainCo头环了。。。也耽搁了后续有兴趣再试试吧。
PPG信号和呼吸率
耳内采集的PPG信号在静息放松的时候还可以同时监测到呼吸率参考EDR算法。 从下图可以看出PPG的信号在上下包络上也有周期性波动在信号质量比较好的时候也可以用它来计算呼吸率。
血压信号的SVV和PPV
具体可见链接https://hubery-hu.blog.csdn.net/article/details/133696610 具体效果这里只展示最好看的波形实际算法考虑了多种异常情况可看上方链接了解
其他算法
去噪
小波去噪和EMD去噪具体见链接 效果如下https://hubery-hu.blog.csdn.net/article/details/133862472
Hample算法https://hubery-hu.blog.csdn.net/article/details/132020843 效果如下
ICA
这里复写了Sobi和MARA算法实现脑电的ICA。 下图展示了分解出的眼电成分眨眼和眼瞟。
各种深度学习方法
CNN、LSTM、Transformer、GNN等都有所涉及不一一赘述了。
混沌、分形、滤波等多种算法
总结
希望这些介绍能让大家对我有个基础的映像不定期更新哦~
