一种利用眨眼信号进行生物特征识别的EEG采集协议(IJISA-V7-N6-5)
眨眼检测 特征提取
眨眼检测特征提取
眨眼检测是一种计算机视觉领域的任务，其目标是检测和识别人眼的眨眼动作。
眨眼检测通常在人机交互、驾驶监测系统、疲劳检测等领域有广泛的应用。
眨眼检测的特征提取是其中的重要一步，它涉及从眼部图像或视频中提取相关的特征以进行眨眼动作的分类或检测。
以下是一些常用于眨眼检测的特征提取方法：
1.眼睛的闭合程度：通过分析眼睛的开合程度来检测眨眼动作。
这可能涉及到测量眼睛的闭合区域的面积或长度。
2.眼睑运动分析：观察眼睑的运动轨迹和速度，这可以通过跟踪眼睑的轮廓或其他特征来实现。
3.眼部纹理和颜色特征：分析眼睛区域的纹理和颜色信息，例如眼球的皮肤颜色与白眼球的对比度，或者眼睑上的纹理特征。
4.光流分析：使用光流法来追踪眼睑或眼球的运动。
光流是描述图像中像素运动的矢量场。
5.深度学习方法：使用卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络(RNN) 等深度学习模型，直接从图像中学习眨眼动作的特征。
实际应用中，常常结合多个特征提取方法，使用机器学习或深度学习模型进行眨眼动作的分类或检测。
选择合适的特征提方法通常取决于具体应用的需求、数据集的特点以及计算资源的可用性。
多通道eeg特征提取算法和分类算法
多通道EEG（脑电图）特征提取算法和分类算法是神经信号处理的重要内容，主要应用于精神疾病的诊断和治疗等领域。
以下是对这两个方面的简要介绍：一、多通道EEG特征提取算法EEG信号的特征提取是指从EEG信号中提取有意义的信息，通常包括时间、频率、空间等多个维度。
特征提取算法主要通过信号处理技术来实现，如滤波、傅里叶变换、小波变换等。
具体步骤如下：1. 数据预处理：对原始EEG信号进行去噪、放大、滤波等处理，以提高信号质量。
2. 特征提取：采用各种信号处理方法，如功率谱、自相关函数、短时傅里叶变换等，从EEG 信号中提取各种特征，如频率成分、功率谱分布、时间序列等。
3. 特征选择：根据实际应用需求，选择与目标任务相关的特征，去除冗余或无关的特征。
常用的EEG特征提取算法包括基于小波变换的特征提取算法、基于独立成分分析的特征提取算法等。
小波变换能够有效地提取EEG信号中的时间-频率信息，而独立成分分析则可以分离出EEG信号中的各种成分，如基底节律、高频噪声等。
二、多通道EEG分类算法分类算法是用于将EEG信号分类到不同类别的算法，常用的分类算法包括支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、决策树等。
分类算法的流程如下：1. 数据准备：对EEG特征进行选择和标准化处理，建立训练和测试集。
2. 模型建立：根据所选分类算法，建立相应的模型，并进行参数优化。
3. 模型训练：使用训练集对模型进行训练，得到分类器。
4. 分类预测：使用测试集对分类器进行测试，评估分类器的性能。
常用的多通道EEG分类算法包括基于深度学习的分类算法、基于SVM的分类算法等。
深度学习算法能够自动学习EEG信号中的特征，具有较高的分类准确率。
SVM算法则可以通过核函数将高维的EEG特征映射到低维空间，实现分类任务。
总之，多通道EEG特征提取算法和分类算法在精神疾病的诊断和治疗中具有重要意义。
通过提取有效的特征和建立准确的分类器，可以提高诊断和治疗的效果和准确性。
脑电信号中去除眼电成分
脑电信号中眨眼眼电成分的提取摘要：眨眼伪迹是脑电信号采集过程中的常见噪声,严重影响其有用信息的提取。
该文尝试采用独立成分分析中的快速算法分离脑电信号中的各个独立分量,并通过相关性分析自动识别独立分量中的眨眼伪迹干扰并去除。
研究结果表明该方法能有效识别和去除眨眼伪迹,在脑电信号的处理中有重要应用价值,值得深入研究和推广。
目的利用独立分量分析方法(ICA) 将混合在观测信号中相互独立的源信号分出来。
方法记录3个正常人自然眨眼和水平扫视条件下7道脑电信号和2道眼电信号，选取7道脑电信号进行处理，2道眼电信号用来指示干扰源的情况。
使用扩展相似对角化算法( JADE) 将脑电信号分解成多个独立分量，同时利用伪迹脑地形图特征，判断出与眼电伪迹相关分量并将其去除。
结果存在于前额电极的眼电干扰被消除，同时其他电极上的信号细节成分较好地保留下来。
独立分量分析方法成功去除了脑电信号中的眼电伪迹。
本文针对脑电信号的眼电伪迹去除的问题，运用ICA（独立分量分析）和小波去噪两种方法实现了眼电伪迹去除，并比较分析了两种方法各自的优点和缺点。
关键词：脑电信号眨眼眼电 ICA 小波去噪1 引言脑电( electroencephalogram ，EEG) 信号是一种微弱( μV 级) 的电生理信号，同时具有很强的随机性，极易受其他电生理信号干扰。
其中，眼电伪迹是一种最主要的干扰成分。
它产生于人体自身，当眨眼( blink) 或是眼球运动( eye movement)时，会在测量电极处引起较大的电位变化形成眼电( electro-oculogram，EOG) 。
在采集EEG 时，EOG 从其源发出，弥散到整个头皮，导致采集到的EEG 信号产生明显畸变，形成伪迹，其幅度可达到100 mV。
为减少EOG 伪迹影响，要求受试者长时间控制自己的眼部运动。
但这通常会引起眼部不适，尤其是部分特定人群( 如患有多动症的儿童、精神分裂症患者等) 的无意运动难以控制。
人脑信号处理中的EEG特征提取算法研究
人脑信号处理中的EEG特征提取算法研究随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，对于人脑活动的研究显得尤为重要。
而脑电图（EEG）信号作为一种直接测量人脑电活动的非侵入式方法，被广泛应用于脑机接口、睡眠研究、神经疾病诊断等领域。
在EEG信号的处理中，特征提取是至关重要的一步。
本文将探讨人脑信号处理中的EEG特征提取算法的研究进展和应用。
首先，我们将介绍EEG信号的基本特点和脑电波形的研究预测。
然后，我们将讨论常用的EEG特征提取算法，包括时域特征、频域特征和时频域特征。
时域特征是EEG信号处理中最常见的一类特征。
它通过计算信号的统计参数来描述信号的时域特性，例如平均值、标准差、波形斜度等。
其中，平均值是最简单的时域特征之一，反映了信号的整体水平。
标准差则反映了信号的变异程度，可以用来描述信号的稳定性。
波形斜度则可以提取信号的快速变化特征，有助于捕捉到信号中的突变点。
此外，自相关函数和互相关函数也是常用的时域特征，它们可以描述信号的周期性和相关性。
频域特征是另一类常用的EEG特征提取算法。
它通过将信号转换到频域来分析信号的频谱特性。
常用的频域特征包括功率谱密度、频带能量以及频带比率等。
功率谱密度是信号在不同频率上的能量分布情况，可以用来描述信号的频谱特性。
频带能量则可以反映信号在特定频率范围内的能量分布情况，常用的频带包括δ波、θ波、α波、β波和γ波。
频带比率则是不同频带能量之间的比值，可以用来反映不同频带之间的平衡情况。
频域特征对于研究人脑活动的频率成分以及不同脑区之间的连接具有重要意义。
时频域特征是时域特征和频域特征的结合。
它通过使用时频分析方法来提取信号的时频特性。
时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）和连续小波变换（CWT）等。
短时傅里叶变换可以将信号在时域和频域上进行局部分析，可以提取信号在不同时间段和频率范围内的特征。
连续小波变换则可以提取信号在时频域上的局部特征，并获得信号的时频谱图。
眨眼识别装置、控制装置、识别方法及控制方法[发明专利]
![眨眼识别装置、控制装置、识别方法及控制方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/2ea55fd75727a5e9846a61d4.png)
专利名称：眨眼识别装置、控制装置、识别方法及控制方法专利类型：发明专利
发明人：牛亚峰,肖浪,陆卫兵,薛澄岐,左洪瑞,周小舟,周蕾
申请号：CN202010952855.X
申请日：20200911
公开号：CN112181137A
公开日：
20210105
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种眨眼识别装置、控制装置、识别方法及控制方法，其中眨眼控制的识别装置包括：石墨烯传感器，贴敷在眼轮匝肌上，获取眨眼控制时的石墨烯阻值变化电信号；信号处理模块，提取获取的石墨烯阻值变化电信号的时域特征Y和频域特征S；并计算时域相似度A和频域相似度B；识别模块，若时域相似度A及频域相似度B同时满足设定的条件，则判断眨眼为控制眨眼。
本发明通过石墨烯柔性传感器将眨眼时眼轮匝肌的收缩信号转化为石墨烯阻值变化电信号，通过提取人眨眼控制时石墨烯阻值变化电信号的时域特征和频域特征，和先前建立的个人眨眼数据特征库比对，从而实现控制命令。
相较于基于图像分析的眨眼控制方法，该方法具有较高的准确性和可靠性。
申请人：东南大学
地址：211100 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
国籍：CN
代理机构：北京德崇智捷知识产权代理有限公司
代理人：王斌
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一种面向实时脑电信号的眨眼伪迹识别方法及系统[发明专利]
![一种面向实时脑电信号的眨眼伪迹识别方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/ffacd21e7c1cfad6185fa728.png)
专利名称：一种面向实时脑电信号的眨眼伪迹识别方法及系统专利类型：发明专利
发明人：张宇昂,郑向伟,刘弘,嵇存,魏艺,徐卫志,田杰,吕蕾
申请号：CN202010681631.X
申请日：20200715
公开号：CN111956217A
公开日：
20201120
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本公开提供了一种面向实时脑电信号的眨眼伪迹识别方法及系统，本公开所述方案通过对实时脑电信号进行短时间窗缓存，并进行带通滤波处理，通过比较脑电信号与阈值，找到潜在眨眼位置；通过眨眼边界确定算法，找到每个缓存时间窗内可能含眨眼的信号，最后计算各个候选眨眼信号的特征向量，并通过随机森林算法，确定真实的眨眼位置；本公开所述方案仅需要一路脑电信号，且不需要眼电参考信号，具有准确率高、运算速度快、方便灵活的特点，适用于可穿戴脑电设备，为面向实时脑电信号，自动提取眨眼起始和结束的位置信息，获得眨眼伪迹提供了一种新思路。
申请人：山东师范大学
地址：250014 山东省济南市历下区文化东路88号
国籍：CN
代理机构：济南圣达知识产权代理有限公司
代理人：李圣梅
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EEG信号处理中的特征提取技术研究
EEG信号处理中的特征提取技术研究脑电图（Electroencephalogram，缩写为EEG）是记录脑电活动的一种非常重要的生理信号。
它可以反映出人体的神经信息和大脑发生的各种活动，为我们提供了许多有价值的信息。
因此，在脑电信号的处理和分析中，特征提取技术是不可或缺的一步。
本文将会就EEG信号处理中的特征提取技术进行研究探讨。
1. 前言在生物医学工程中，一些基本的信号处理技术可用于对生物信号进行数字化处理，从而分析生物信号的性质和规律。
脑电信号（EEG）是一种用来记录脑内电活动的信号，在认知，情感和运动方面被广泛研究。
由于其具有非侵入性和高分辨率的特性，脑电信号处理越来越受到了越来越严格的关注。
特征提取技术是其中最重要的一个方面。
2. EEG信号的基本特征脑电信号是由神经元通过突触传递化学信号而产生的一种电流，是以时间为基础的。
虽然脑电信号的形态不同，但是都包含有周期性的脑电波。
经典的EEG波形包括alpha，beta, theta和delta波。
每一种波形的频率不同，分别在8-12Hz、12-30 Hz、4-8 Hz和<4 Hz之间。
3. 特征提取技术特征提取技术是对EEG信号进行数字化处理的一种方法。
这些方法可以找到与各种神经、认知或认知过程相关的脑电信号的特征，并将它们从原始EEG信号中分离出来。
特征提取技术包括时域特征、频域特征和时频域特征三类。
3.1 时域特征时域特征是指EEG信号的幅度、振动周期和时间延迟等特征，在大量的EEG 信号数据中比较容易提取，也是EEG信号处理中最广泛使用的一种特征。
时域特征包括平均幅度、振动（峰值、最低值）和时间延迟（事件相关电势、P300相位偏移等）。
其中事件相关电位（ERP）是一种针对外部刺激（例如视觉，听觉和触觉）自发产生的EEG波动。
ERP信号是EEG数据最常见的信号之一，因为它可用于记录受试者的大脑对刺激的响应时间以及受试者的认知水平。
人机交互中的眨眼识别技术研究
人机交互中的眨眼识别技术研究近年来，在计算机和人类生活密切相关的领域，研究人员越来越关注人机交互技术的发展。
除了人脸识别、语音识别等技术，眨眼识别技术也逐渐成为了人机交互技术的一部分。
眨眼识别技术能够识别人们眨眼的动作，从而达到控制电子设备、进行互联网操作等一系列目的。
下面，我们来深入探讨一下人机交互中的眨眼识别技术研究。
一、眨眼识别技术的意义1. 提高人机交互的准确率人机交互技术的核心是用户界面，而眨眼识别技术作为一种新的人机交互方式，可以有效地帮助用户与设备进行更加精准和稳定的交互。
通过眼动技术，可以识别不同的眨眼动作，并对这些动作进行分析，从而更好地适应不同用户的需求，并提高人机交互的准确率。
2. 提高用户的生活质量眨眼识别技术的出现不仅提高了计算机技术在人类生活中的应用价值，还能进一步提高用户的生活质量。
例如，对于身体残疾人士来说，眨眼识别技术能够为他们提供更加便捷的人机交互方式，从而改善他们的生活质量。
3. 拓展人机交互技术的应用范围随着眨眼识别技术的发展，人们已经可以通过不同的眨眼方式实现对不同设备的控制，比如眨眼实现打开电视或者关闭空调，从而拓展了人机交互技术的应用范围。
可以预见，眨眼识别技术的发展将带领大家进入更加智能、便利的生活中。
二、眨眼识别技术的技术原理眨眼识别技术的实现困难度较高，需要综合应用眼部生理特征、动作识别、控制算法等多种技术，把眼睛内部的变化转换成外部的控制信号。
其中，眨眼识别技术涉及到多个学科领域，包括图像处理、模式识别、控制系统等，具体步骤如下。
1. 采集眨眼数据眨眼识别技术需要依赖眨眼数据进行分析和处理，因此首先需要对眨眼数据进行采集和分析。
目前，眨眼数据采集一般采用眼动仪，通过精密设备捕捉眼部运动中的信息。
2. 对眨眼数据进行处理经过对眨眼数据的处理和分析，可以获取眨眼的特征向量。
然后，根据特征向量，利用模式识别、机器学习等算法对眨眼进行识别。
3. 控制算法根据眨眼识别结果，控制算法可以将信号转换成电子设备或者互联网操作的控制命令，从而实现对设备的控制。
人脑信号处理中的EEG特征提取技术研究
人脑信号处理中的EEG特征提取技术研究人类的大脑是一个复杂而神奇的器官，通过神经元之间的电活动产生一系列信号，这些信号被称为脑电图（Electroencephalography，EEG）。
EEG是一种非侵入性的方法，可以记录并测量大脑的电活动，为神经科学研究提供了重要的数据来源。
然而，由于EEG信号的高度复杂性和噪声的存在，需要使用各种特征提取技术来有效地分析和解释这些信号。
在人脑信号处理中，EEG特征提取是一个关键的环节。
通过提取EEG信号中的有意义的特征，可以更好地理解大脑的功能和行为，从而为临床医学、脑机接口和神经反馈等领域的研究提供有力支持。
一种常用的EEG特征提取方法是时域特征提取。
时域特征是在时间轴上计算和描述EEG信号的统计特性。
常见的时域特征包括平均值、标准差、方差、斜度和峰值等。
通过计算这些时域特征，可以获取到EEG信号在时间上的变化信息，从而揭示大脑的电活动规律和模式。
除了时域特征，频域特征也是常用的EEG特征提取方法。
频域特征是通过对EEG信号进行傅里叶变换，将信号转换到频域来描述和分析。
常见的频域特征有功率谱密度、频带能量和频带比例等。
通过提取EEG信号在不同频率范围内的能量分布情况，可以研究大脑的频率特征和频率调节机制。
另外，时频域特征是综合了时域和频域特征的一种EEG特征提取方法。
时频域特征能够捕捉到EEG信号在时间和频率上的变化。
常见的时频域特征包括短时傅里叶变换、连续小波变换和Wigner-Ville分布等。
通过分析时频域特征，可以更准确地描述和理解EEG信号的时频特性，从而获得更全面的大脑活动信息。
在EEG特征提取技术研究中，机器学习算法扮演了重要角色。
机器学习算法能够通过训练模型来学习不同EEG特征与特定任务之间的关系，并能对新的EEG信号进行分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和深度学习等。
这些算法可以根据提取到的EEG特征进行分类、识别和预测，为人脑信号处理提供了有效的工具。
脑电信号中去除眼电成分Word编辑
脑电信号中眨眼眼电成分的提取摘要：眨眼伪迹是脑电信号采集过程中的常见噪声,严重影响其有用信息的提取。
该文尝试采用独立成分分析中的快速算法分离脑电信号中的各个独立分量,并通过相关性分析自动识别独立分量中的眨眼伪迹干扰并去除。
研究结果表明该方法能有效识别和去除眨眼伪迹,在脑电信号的处理中有重要应用价值,值得深入研究和推广。
目的利用独立分量分析方法(ICA) 将混合在观测信号中相互独立的源信号分出来。
方法记录3个正常人自然眨眼和水平扫视条件下7道脑电信号和2道眼电信号，选取7道脑电信号进行处理，2道眼电信号用来指示干扰源的情况。
使用扩展相似对角化算法( JADE) 将脑电信号分解成多个独立分量，同时利用伪迹脑地形图特征，判断出与眼电伪迹相关分量并将其去除。
结果存在于前额电极的眼电干扰被消除，同时其他电极上的信号细节成分较好地保留下来。
独立分量分析方法成功去除了脑电信号中的眼电伪迹。
本文针对脑电信号的眼电伪迹去除的问题，运用ICA（独立分量分析）和小波去噪两种方法实现了眼电伪迹去除，并比较分析了两种方法各自的优点和缺点。
关键词：脑电信号眨眼眼电ICA 小波去噪1 引言脑电( electroencephalogram ，EEG) 信号是一种微弱( μV 级) 的电生理信号，同时具有很强的随机性，极易受其他电生理信号干扰。
其中，眼电伪迹是一种最主要的干扰成分。
它产生于人体自身，当眨眼( blink) 或是眼球运动( eye movement)时，会在测量电极处引起较大的电位变化形成眼电( electro-oculogram，EOG) 。
在采集EEG 时，EOG 从其源发出，弥散到整个头皮，导致采集到的EEG 信号产生明显畸变，形成伪迹，其幅度可达到100 mV。
为减少EOG 伪迹影响，要求受试者长时间控制自己的眼部运动。
但这通常会引起眼部不适，尤其是部分特定人群( 如患有多动症的儿童、精神分裂症患者等) 的无意运动难以控制。
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The eyeball acts as a dipole with a positive pole oriented anteriorly (cornea) and a negative pole oriented posteriorly (retina) [5]. When the eyeball rotates about its
To solve these problems, the research in the field of biometrics is directed to investigate the potential of bioelectrical signals as new biometric traits for human authentication. The most prominent bio-electrical signal for biometric applications is the Electro-Encephalo-Gram (EEG). EEG has some advantages, which are not shared by the traditional biometrics. One of these advantages is that EEG signals show more security since they are not exposed and therefore cannot be captured at a distance.
Also, they are less likely to be artificially generated and fed to a sensor to spoof it. In the next paragraph, a brief description of EEG signal is provided.
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axis, it generates a large amplitude electric signal, which is detectable by any electrodes near the eye known as Electro-Oculo-Gram (EOG) [6]. As shown in Fig. 2, when the eyeball rotates upwards, the positive pole (cornea) becomes closer to Fp1 electrode and produces a positive deflection. Similarly, when the eyeball rotates downwards, the positive pole (cornea) becomes far away from Fp1 (closer to the reference electrode) producing a negative deflection. This is similar to what happens when the eye blinks. When the eyelid closes, the cornea becomes closer to Fp1 and a positive deflection is produced. But, when the eyelid opens the cornea rotate away from Fp1 and a negative deflection is produced as shown in Fig. 3. The eye blinking signal is a very low frequency signal of range 1 - 13Hz as shown in Fig. 4.
EEG is the electrical recording of brain activity, represented as voltage fluctuations resulting from ionic current flows within the neurons of the brain [3]. EEG can be recorded by electrodes placed on the scalp over the brain (non-invasive). The amplitude of the EEG signals ranges between 10 - 200 V with a frequency falling in the range 0.5 - 40Hz. EEG waveform is classified into five different frequency bands (alpha, beta, theta, delta, and gamma bands) [4]. Delta ( ) waves (0.5 4Hz) are the slowest EEG waves, normally detected during the deep and unconscious sleep. Theta ( ) waves (4 - 8Hz) are observed during some states of sleep and quiet focus. Alpha ( ) band (8 - 14Hz) originates during periods of relaxation with eyes closed but still awake. Beta ( ) band (14 - 30Hz) originates during normal consciousness and active concentration. Finally, Gamma ( ) waves (over 30Hz) are known to have stronger electrical signals in response to visual stimulation. Fig. 1 shows the five frequency bands of EEG signal. Different acquisition protocols have been tested for human recognition tasks such as relaxation with eye closed, EEG recordings based on visual stimuli, and performing mental tasks. In this paper, a new EEG acquisition protocol based on eye blinking is adopted for human recognition tasks. In the next paragraph, the origin of eye blinking signal is briefly explained.
Email: {zahhad, sabahma}@, sherif.siha13@.eg
Abstract— In this paper, a new acquisition protocol is adopted for identifying individuals from electroencephalogram signals based on eye blinking waveforms. For this purpose, a database of 10 subjects is collected using Neurosky Mindwave headset. Then, the eye blinking signal is extracted from brain wave recordings and used for the identification task. The feature extraction stage includes fitting the extracted eye blinks to autoregressive model. Two algorithms are implemented for autoregressive modeling namely; Levinson-Durbin and Burg algorithms. Then, discriminant analysis is adopted for classification scheme. Linear and quadratic discriminant functions are tested and compared in this paper. Using Burg algorithm with linear discriminant analysis, the proposed system can identify subjects with best accuracy of 99.8%. The obtained results in this paper confirm that eye blinking waveform carries discriminant information and is therefore appropriate as a basis for person identification methods.
I.J. Intelligent Systems and Applications, 2015, 06, 48-54 Published Online May 2015 in MECS (/) DOI: 10.5815/ijisa.2015.06.05
A New EEG Acquisition sing Eye Blinking Signals
M. Abo-Zahhad, Sabah M. Ahmed, Sherif N. Abbas Department of Electrical and Electronic Engineering, Assiut University, Assiut, Egypt