基于脑电信号的神经反馈系统研究

(完整版)细胞信号转导研究方法

细胞信号转导途径研究方法 一、蛋白质表达水平和细胞内定位研究 1、信号蛋白分子表达水平及分子量检测: Western blot analysis. 蛋白质印迹法是将蛋白质混合样品经SDS-PAGE后,分离为不同条带，其中含有能与特异性抗体(或McAb)相应的待检测的蛋白质(抗原蛋白)，将PAGE胶上的蛋白条带转移到NC膜上此过程称为blotting，以利于随后的检测能够的进行，随后,将NC膜与抗血清一起孵育，使第一抗体与待检的抗原决定簇结合(特异大蛋白条带)，再与酶标的第二抗体反应,即检测样品的待测抗原并可对其定量。 基本流程： 检测示意图：

2、免疫荧光技术 Immunofluorescence （IF） 免疫荧光技术是根据抗原抗体反应的原理，先将已知的抗原或抗体标记上荧光素制成荧光标记物，再用这种荧光抗体（或抗原）作为分子探针检查细胞或组织内的相应抗原（或抗体）。在细胞或组织中形成的抗原抗体复合物上含有荧光素，利用荧光显微镜观察标本，荧光素受激发光的照射而发出明亮的荧光（黄绿色或桔红色），可以看见荧光所在的细胞或组织，从而确定抗原或抗体的性质、定位，以及利用定量技术测定含量。 采用流式细胞免疫荧光技术（FCM）可从单细胞水平检测不同细胞亚群中的蛋白质分子，用两种不同的荧光素分别标记抗不同蛋白质分子的抗体，可在同一细胞内同时检测两种不同的分子（Double IF），也可用多参数流式细胞术对胞内多种分子进行检测。 二、蛋白质与蛋白质相互作用的研究技术 1、免疫共沉淀（Co- Immunoprecipitation, Co-IP）

Co-IP是利用抗原蛋白质和抗体的特异性结合以及细菌蛋白质的“protein A”能特异性地结合到免疫球蛋白的FC片段的现象而开发出来的方法。目前多用精制的protein A预先结合固化在agarose的beads 上，使之与含有抗原的溶液及抗体反应后，beads上的prorein A就能吸附抗原抗体达到沉淀抗原的目的。 当细胞在非变性条件下被裂解时，完整细胞内存在的许多蛋白质－蛋白质间的相互作用被保留了下来。如果用蛋白质X的抗体免疫沉淀X，那么与X在体内结合的蛋白质Y也能沉淀下来。进一步进行Western Blot 和质谱分析。这种方法常用于测定两种目标蛋白质是否在体内结合，也可用于确定一种特定蛋白质的新的作用搭档。缺点：可能检测不到低亲和力和瞬间的蛋白质－蛋白质相互作用。 2、GST pull-down assay GST pull-down assay是将谷胱甘肽巯基转移酶（GST）融合蛋白（标记蛋白或者饵蛋白，GST, His6, Flag, biotin …）作为探针，与溶液中的特异性搭档蛋白(test protein或者prey被扑获蛋白)结合，然后根据谷胱甘肽琼脂糖球珠能够沉淀GST融合蛋白的能力来确定相互作用的蛋白。一般在发现抗体干扰蛋白质－蛋白质之间的相互作用时，可以启用GST沉降技术。该方法只是用于确定体外的相互作用。

脑电信号检测

脑电信号检测设计与测试报告 ——交流供电 设计部分： 一、脑电概述与设计意义 脑电信号是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动，是一种重要的生物电信号。在进行大脑疾病诊断的过程中需要对脑电信号进行记录，以提供临床数据和诊断的依据。因此脑电信号采集系统具有非常重要的临床意义。 脑电图（EEG）是反映大脑的电活动，它是用放在头皮表面的电极检测并经方大的与大脑神经活动有关的生物电位。头皮表面的EEG信号范围为1～100μV（峰－峰），频率范围0.5～100HZ，头质电位约1mV。而在头皮表面测量的脑干信号的峰－峰值却不大于0.25μV，频率在100～3000HZ之间。显然，脑电图的特征与大脑皮质的活动程度有很大的关系，

如脑电在觉醒和睡眠状态有明显的变化；通常脑电图是不规则的，但在异常场合却会表现出特殊的形式，如癫痫脑电表现有特异的棘波。 依年龄不同其基本波的频率也不同，如3岁以下小儿以δ波为主，3-6岁以θ波为主，随年龄增长，α波逐渐增多，到成年人时以α波为主，但年龄之间无明确的严格界限，如有的儿童4、5岁枕部α波已很明显。正常成年人在清醒、安静、闭眼时，脑波的基本节律是枕部α波为主，其他部位则是以α波间有少量慢波为主。判断脑波是否正常，主要是根据其年龄，对脑波的频率、波幅、两侧的对称性以及慢波的数量、部位、出现方式及有无病理波等进行分析。 二、总体设计 脑电信号频率范围：DC～100HZ；诊断得主要成分在0.5～100HZ范围 正常信号范围：15～100μV 因为脑电正常信号范围：15～100μv，要放大到v的量级上，应放大10000～50000，取其中，放大10000倍，放大后0.45～3v。 分配至流程图中：前置放大器：500倍；后置放大器：20倍。 （原本放大30000倍，但是信号幅度太大，示波器显示截止，故缩小放大倍数为10000倍）。输入级特性：低输入噪声（≦3μvP－P）；高增益（104～5×104 ）；高共模抑制比（KCMR ≧80dB）；低漂移和高输入阻抗（≧10MΩ）；还有低频交流耦合工作（1HZ或更低）等。 脑电信号检测中噪声及其抑制方法的探讨： 首先是电极噪声，由于电极极化产生的噪声，对此干扰采用银—氯化银电极，是一种不易极化的电极，极化电压仅数毫伏，而选用的前置仪用放大器AD620输入失调电压仅为50μV，再加上对共模信号有较好的抑制作用只有各输入端的极化电压的不对称部分才会放大电路产生不利影响（使放大器进入非线性区），所以前置放大器的增益可以做到尽量大。 同时我们还应考虑到前置放大对整个放大电路的噪声贡献，放大器噪声一般随第一级增益的提高而明显变差，又考虑到提高放大器的增益有利于提高共模抑制比，综合各种有利和不利因素，最终确定前置放大器的增益为100倍。高通滤波电路的设计：由于人体存在极化电位，这些电信号是直流信号，因此需要设计一个高通滤波器将这些直流滤除，电路采取RC有源二阶。对环境中的高频信号，主要采取低通滤波的方法，用截止频率为60Hz的二阶巴特沃兹滤波电路进行滤波，同时还可以对心电和肌电干扰进行有效的衰减。对50Hz电场干扰的抑制主要采取在电路中加一级50Hz陷波电路来实现，此外隔离放大器和高共模抑制比的前置放大电路也在一定程度上对50Hz电场和泄露电流干扰也起到了抑制作用。 由于在芯片的选用过程中注意到都选用低噪声的芯片，尤其是前级放大电路，选用AD620，因此也可以最大限度地抑制电子器件的噪声。 电路结构大体设计为前置放大电路，高通滤波，隔离放大，低通滤波及陷波电路，后置放大电路。具体框图如下：

脑电信号特征提取及分类

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴脑和兔脑上记录

睡意状态脑电信号分析

睡意状态脑电信号分析

摘要 (2) 第一章绪论 (3) 1.1 睡意状态脑电信号分析课程设计的意义 (3) 1.2睡意状态脑电信号分析课程设计要求 (3) 1.3基本步骤 (3) 第二章实验方案设计及论证 (4) 2.1 设计理论依据 (4) 2.1.1 脑电信号的产生机理 (4) 2.1.2 脑电信号的生理特点 (4) 2.1.3 脑电信号的频率和分类 (5) 2.2 脑电信号的分析及处理方法 (5) 2.2.1 信号的加载 (5) 2.2.2 滤波器的设计原理 (6) 2.2.3滤波器设计步骤 (6) 2.2.4 脑电信号的功率谱分析 (6) 2.2.5脑电信号的非线性分析——Tsallis熵 (6) 2.3实验方案设计及论证 (7) 2.3.1实验方案 (7) 2.3.2方案论证 (7) 第三章各功能模块设计及结果分析 (7) 3.1载入原始数据 (7) 3.2高通滤波器的设计 (8) 3.3带通滤波器的设计及节律波的提取 (9) 3.3.1Alpha节律 (9) 3.3.2Beta节律 (11) 3.3.3Theta节律 (14) 3.3.4.Delta节律 (16) 3.4实验结果分析 (19) 第四章设计收获及心得体会 (19) 参考文献 (21) 附录：程序清单 (22)

信号处理综合训练课程设计是基于数字信号处理，信号与线性系统的一门综合性课程设计。 信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。 在本课程设计中，是基于对MATLAB的编程，以实现对睡意及清醒时的脑电信号分析，以实现提取睡意状态的脑电信号的Alpha节律，Beta节律，Theta 节律，Delta节律，并分别对其进行幅度平方特征，功率谱，Tsallis熵的分析。 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple 并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB的基本数据单位是矩阵，其强大的扩展功能为各个领域提供了有力的工具。信号处理工具箱是MATLAB的一个有力工具。信号处理工具箱中，MATLAB 提供了滤波器分析，滤波器实现，FIR滤波器的设计，IIR的滤波器设计，IIR 滤波器阶次估计，模拟低通滤波器原型设计，模拟滤波器设计，模拟滤波器变换，滤波器离散化，线性系统变换等方面的函数命令。

基于脑电信号的在线疲劳监测算法研究

申请上海交通大学硕士学位论文 基于脑电信号的在线疲劳监测算法研究 论文作者孙珲 学号1100339028 指导教师吕宝粮教授 专业计算机软件与理论 答辩日期2013 年 1 月7 日 Submitted in total fulfilment of the requirements for the degree of Masterin Computer Software and TheoryA Study on EEG based On-line FatigueMonitoring Algorithms H S Supervisor Prof. B -L L D C S , S E E E S J T U S , P.R.C

Jan. 7th, 2013

大学硕士学位论文ABSTRACT A Study on EEG based On-line Fatigue Monitoring Algorithms ABSTRACT Because traffic accidents caused by fatigue driving occur frequently in recen- t years, fatigue monitoring has become an important research topic. In the past re- searches often use the facial video signal, blood pressure, body temperature or other

physiologicalsignals. Comparedtothesesignals,theelectroencephalogram(EEG)can reflect the brain’s activities more directly and objectively, has a higher temporal reso- lution, and can not be artificially controlled and faked, therefore, we use EEG signal to study fatigue monitoring in this article. In the first half of the article, we mainly introduce the common EEG processing processes, and in the second half we introduce the methods used in our research. Firstly, subjects are asked to complete task which will induce subject’s fatigue, and at the same time we record subject’s EEG signal and performance. Then we use fast Fourier transform (FFT) to obtain the power spectral density (PSD) features of the original EEG signal in the respective frequency bands. In order to remove the fatigue-unrelated noise, we use linear dynamic system (LDS) to smooth features. Then we use principal component analysis (PCA) to reduce fea- tures’ dimension and discard those features which have bad correlations with fatigue labels. Finally, we extend the remaining features to dynamic feature groups, use par- allel hidden Markov model (PHMM) and fuzzy integral to train and fuse classifiers. Experimental results indicate that the accuracy of classification obtained by using our new method are 88.85 % for classifying 3 states and 83.09 % for classifying 4 states, respectively. KEY WORDS: EEG, Fatigue Monitoring, LDS, PHMM, Fuzzy In- tegral —iii —线疲劳监测算法研究上海交通大学硕士学位论文 2.5 基于脑电信号疲劳监测的主要步骤和相关技术. . . . . . . . . . . 13 2.5.1 降噪去伪迹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 2.5.2 特征提取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.5.3 特征过滤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.5.4 特征降维与选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.5.5 疲劳监测算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.5.6 疲劳标记. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.6 本章小结. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 第三章基于脑电信号的疲劳监测算法研究19 3.1 实验设计及数据采集. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1.1 实验设备. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1.2 实验流程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.1.3 实验数据. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.2 数据处理流程. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.3 预处理及脑区选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.3.1 去噪预处理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.3.2 脑区选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 3.4 特征提取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.4.1 基于傅里叶变换的特征提取方法. . . . . . . . . . . . . . 26 3.4.2 对数功率谱密度与微分熵. . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 3.4.3 倍数化特征. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.5 特征平滑过滤. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.5.1 滑动平均方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3.5.2 线性动力系统. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

基于去趋势互相关的脑电信号分析 开题报告

毕业设计(论文)开题报告 题 目 基于去趋势互相关的脑电信号分析 学生姓名 班级学号 专业 提纲(开题报告2000字以上)： 1. 对指导教师下达的课题任务的学习与理解 1.课题任务分析 在很多情况下，不同的信号之间存在着互相关性。在地震学中，探测器阵列的不同天线上的信号之间的互相关性可作为检测地震和火山喷发的警报信号。在金融学中，风险估计也要基于不同的资产和投资组合的互相关矩阵。本设计用去趋势互相关分析方法来评估两个非平稳时间序列（脑电信号）长期的互相关性。具体的来说，就是使用Matlab 编写读取脑电图数据、绘制脑电图程序，并了解脑电图各个波段含义。同时研究脑电图的去趋势互相关算法，并能使用Matlab 编写出计算程序。 互相关是统计学中用来表示两个随机矢量X 和Y 之间的协方差cov （X ，Y ），与矢量X 的“协方差”概念相区分，矢量X 的“协方差”是X 的各标量成分之间的协方差矩阵。在信号处理领域中，互相关（有时也称为“互协方差”）是用来表示两个信号之间相似性的一个度量，通常通过与已知信号比较用于寻找未知信号中的特性。它是两个信号之间相对于时间的一个函数，有时也称为滑动点积，在模式识别以及密码分析学领域都有应用。 2.实验方法原理 由于传统互相关的分析对需要定量描述各非平稳时间序列之间在某特定时间尺度上的互相关关系时无能为力，所以提出了基于去趋势互相关的分析方法（DCCA ）。脑电信号常常都是非平稳的信号，所以我们这里采用了基于去趋势互相关的分析方法，即当两个序列是非平稳信号时，其信号中往往都带有内嵌的多项式趋势，这些趋势往往经常会掩盖信号波动中具有的真实相关性。为了能够评估两个序列之间的长期的互相关性，我们可以对上述协方差分析进行改进，称之为DCCA 。 具体的方法是我们取相同长度的两个长期互相关的时间序列}{i y 和}'{i y ，长度为N ，并用合成信号表示 ∑=≡k 1k R i i y ∑=≡k 1k 'R'i i y ，k=1,…N . 接着我们把整个时间序列用N-n 个交叉重叠的盒子覆盖，每个盒子包含n+1个值。对于两个时间序列，每个盒子起始于i ，结束于n +i ，我们用线性最小均方的方法拟合出局部趋势~,k R i 和~,k R'i 。我

基于matlab的脑电信号处理

航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 陆想想 专业领域生物医学工程 课程名称数字信号处理

二О一三年四月

摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析 0 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。因此消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。 1 实验原理和方法 1.1实验原理 1.1.1脑电信号 根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。 图1 脑电图的四种基本波形 α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为

(完整版)第十一章细胞的信号转导习题集及参考答案

第十一章细胞的信号转导 一、名词解释 1、细胞通讯 2、受体 3、第一信使 4、第二信使 5、G 蛋白 6、蛋白激酶A 二、填空题 1、细胞膜表面受体主要有三类即、、和。 2、在细胞的信号转导中，第二信使主要有、、、和。 3、硝酸甘油之所以能治疗心绞痛是因为它在体内能转化为，引起血管，从而减轻的负荷和的需氧量。 三、选择题 1、能与胞外信号特异识别和结合，介导胞内信使生成，引起细胞产生效应的是( )。 A、载体蛋白 B、通道蛋白 C、受体 D、配体 2、下列不属于第二信使的是（）。 A、cAMP B、cGMP C、DG D、CO 3、下列关于信号分子的描述中，不正确的一项是（）。 A、本身不参与催化反应 B、本身不具有酶的活性 C、能够传递信息 D、可作为酶作用的底物 4、生长因子是细胞内的（）。 A、结构物质 B、能源物质 C、信息分子 D、酶 5、肾上腺素可诱导一些酶将储藏在肝细胞和肌细胞中的糖原水解，第一个被激活的酶是（）。 A、蛋白激酶A B、糖原合成酶 C、糖原磷酸化酶 D、腺苷酸环化酶 6、（）不是细胞表面受体。 A、离子通道 B、酶连受体 C、G蛋白偶联受体 D、核受体 7、动物细胞中cAMP的主要生物学功能是活化（）。 A、蛋白激酶C B、蛋白激酶A C、蛋白激酶K D、Ca2+激酶 8、在G蛋白中，α亚基的活性状态是（）。 A、与GTP结合，与βγ分离 B、与GTP结合，与βγ聚合 C、与GDP结合，与βγ分离 D、与GDP结合，与βγ聚合

9、下面关于受体酪氨酸激酶的说法哪一个是错误的 A、是一种生长因子类受体 B、受体蛋白只有一次跨膜 C、与配体结合后两个受体相互靠近，相互激活 D、具有SH2结构域 10、在与配体结合后直接行使酶功能的受体是 A、生长因子受体 B、配体闸门离子通道 C、G蛋白偶联受体 D、细胞核受体 11、硝酸甘油治疗心脏病的原理在于 A、激活腺苷酸环化酶，生成cAMP B、激活细胞膜上的GC，生成cGMP C、分解生成NO，生成cGMP D、激活PLC，生成DAG 12、霍乱杆菌引起急性腹泻是由于 A、G蛋白持续激活 B、G蛋白不能被激活 C、受体封闭 D、蛋白激酶PKC功能异常 13下面由cAMP激活的酶是 A、PTK B、PKA C、PKC D、PKG 14下列物质是第二信使的是 A、G蛋白 B、NO C、GTP D、PKC 15下面关于钙调蛋白（CaM）的说法错误的是 A、是Ca2+信号系统中起重要作用 B、必须与Ca2+结合才能发挥作用 C、能使蛋白磷酸化 D、CaM激酶是它的靶酶之一16间接激活或抑制细胞膜表面结合的酶或离子通道的受体是 A、生长因子受体 B、配体闸门离子通道 C、G蛋白偶联受体 D、细胞核受体 17重症肌无力是由于 A、G蛋白功能下降

基于matlab的脑电信号处理

南京航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理 姓名陆想想 专业领域生物医学工程 课程名称数字信号处理 二О一三年四月

摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析 0 引言 脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。因此消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。 1 实验原理和方法 1.1实验原理 1.1.1脑电信号 根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。 图1 脑电图的四种基本波形 α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100μV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。每一“梭形”持续时间约为1~2s。当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为“α波阻断”。一

脑电信号检测dc

燕山大学 课程设计说明书 题目：测控仪器电路 学院（系）：电气工程学院 年级专业：生物医学工程 1班 学号： 080103040021 学生姓名：刘陈龙 指导教师：赵勇 教师职称：

燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：电气工程学院基层教学单位：生物医学工程系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2011年 6 月 17 日

目录 引言 (1) 系统设计方案 (1) 滤波器的设计 (4) 滤波器的选择 (4) 1、滤波器类型的选择 (4) 2、滤波器阶数的选择 (4) 3、滤波电路的实现 (4) 4、50Hz工频陷波的设计 (8) 总结 (12) 参考文献 (12)

脑电信号采集电路的设计 引言 所谓脑电信号(EEG)就是脑部神经细胞电位变化的情形。自从1924年德国精神病学家，耶那大学的Hans Berger教授首次发现并记录到人脑有规则的电活动，脑电的研究就一直得到生物医学研究领域和临床应用方面的高度重视。 依据脑电图仪与临床生理学会国际联盟的分类，脑电信号的频率分为4个频段：分别是δ波 (0.5-4HZ，20—200uV)、θ波(4—8 Hz，100uv一150uV)、α波(8-13Hz，20—100uV)、β波(13-30 Hz，5-20uV)。这些意识的组合，形成了一个人的内、外在行为上的表现。 脑电信号的特点 首先，脑电信号非常微弱，一般只有50 μV左右，幅值范围为5 μV~100 μV[1]。所以，脑电信号放大增益要比一般的信号高得多，一般要放大20000 倍左右。 第二，脑电信号头皮与颅骨通常几千欧姆的电阻，所以要求前置部分有很高的输入阻抗，以提高脑电信号索取能力，一般输入阻抗要大于10 MΩ。 第三，脑电信号的频率低，一般在0.1 Hz - 100Hz，需要滤除脑电信号频率以外的高频干扰。 第四，在普通环境下，脑电信号采集受到工频干扰等共模干扰，信噪比通常低于-10 dB。工频干扰主要是以共模形式存在，幅值在mV 数量级，所以要求放大器具有很高的共模抑制比（CMRR, commonmode rejection ratio），一般要大于120 dB。 第五，在电极与头皮接触的部位会产生电位差，称为极化电压。极化电压一般在几毫伏到几百毫伏之间，理想情况下，在用双电极提取人体两点电位差时，两个电极保持对称则可以使极化电压互相抵消，但实际上，由于极化电压和通过电极电流大小、电极和皮肤接触阻抗不对称等很多因素有关，所以不可避免造成干扰，尤其当电极和皮肤接触不良时，干扰更严重如果在仪表放大器的前端不做处理，极化电压的存在使得前置放大器的增益不能过大。除了极化电压的干扰外，还受主体的呼吸及运动等低频干扰，这些都是要考虑的。 第六，必须考虑被测者的生理自然性和保证操作安全性等。 系统设计方案 基于以上对脑电信号的分析，提出整个系统由信号采集、前置放大、信号滤波、AD转换、信号处理（包括分析、显示、存储等）。而前置放大、信号滤波是系统设计的重点。

第八章 细胞信号转导

第八章细胞信号转导 名词解释 1、蛋白激酶protein kinase 将磷酸基团转移到其他蛋白质上的酶，通常对其他蛋白质的活性具有调节作用。 2、蛋白激酶C protein kinase C 一类多功能的丝氨酸/苏氨酸蛋白激酶家族，可磷酸化多种不同的蛋白质底物。 3、第二信使second messenger 第一信使分子（激素或其他配体）与细胞表面受体结合后，在细胞内产生或释放到细胞内的小分子物质，如cAMP，IP3，钙离子等，有助于信号向胞内进行传递。 4、分子开关molecular switch 细胞信号转导过程中，通过结合GTP与水解GTP，或者通过蛋白质磷酸化与去磷酸化而开启或关闭蛋白质的活性。 5、磷脂酶C phospholipid C 催化PIP2分解产生1,4,5-肌醇三磷酸（IP3）和二酰甘油(DAG)两个第二信使分子。 6、门控通道gated channel 一种离子通道，通过构象改变使溶液中的离子通过或阻止通过。依据引发构象改变的机制的不同，门控通道包括电位门通道和配体门通道两类。 7、神经递质neurotransmitter 突触前端释放的一种化学物质，与突触后靶细胞结合，并改变靶细胞的膜电位。 8、神经生长因子nerves growth factor，NGF 神经元存活所必需的细胞因子 9、受体receptor 任何能与特定信号分子结合的膜蛋白分子，通常导致细胞摄取反应或细胞信号转导。10、受体介导的胞吞作用receptor mediated endocytosis 通过网格蛋白有被小泡从胞外基质摄取特定大分子的途径。被转运的大分子物质与细胞表面互补性的受体结合，形成受体-配体复合物并引发细胞质膜局部内化作用，然后小窝脱离质膜形成有被小泡而将物质吞入细胞内。 11、受体酪氨酸激酶receptor tyrosine kinase，RTK 能将自身或胞质中底物上的酪氨酸残基磷酸化的细胞表面受体。主要参与细胞生长和分化的调控。 12、调节型分泌regulated secretion 细胞中已合成的分泌物质先储存在细胞质周边的分泌泡中，在受到适宜的信号刺激后，才与质膜融合将内容物分泌到细胞表面。 13、细胞通讯cell communication 信号细胞发出的信息传递到靶细胞并与受体相互作用，引起靶细胞产生特异性生物学效应的过程。 14、细胞信号传递cell signaling 通过信号分子与受体的相互作用，将外界信号经细胞质膜传递到细胞内部，通常传递至细胞核，并引发特异性生物学效应的过程。 15、信号转导signal transduction 细胞将外部信号转变为自身应答反应的过程。 16、组成型分泌constitutivesecretion

脑电信号特征提取及分类

第 1 章绪论 1.1引言 大脑又称端脑，是脊椎动物脑的高级的主要部分，由左右两半球组成及连接两个半球的中间部分，即第三脑室前端的终板组成。它是控制运动、产生感觉及实现高级脑功能的高级神经中枢[1]。大脑是人的身体中高级神经活动中枢，控制着人体这个复杂而精密的系统，对人脑神经机制及高级功能进行多层次、多学科的综合研究已经成为当代脑科学发展的热点方向之一。 人的思维、语言、感知和运动能力都是通过大脑对人体器官和相应肌肉群的有效控制来实现的[2]。人的大脑由大约1011个互相连接的单元体组成，其中每个单元体有大约104个连接，这些单元体称做神经元。在生物学中，神经元是由三个部分组成：树突、轴突和细胞体。神经元的树突和其他神经元的轴突相连，连接部分称为突触。神经元之间的信号传递就是通过这些突触进行的。生物电信号的本质是离子跨膜流动而不是电子的流动。每有一个足够大的刺激去极化神经元细胞时，可以记录到一个持续1-2ERP的沿轴突波形传导的峰形电位-动作电位。动作电位上升到顶端后开始下降，产生一些小的超极化波动后恢复到静息电位（静息电位（Resting Potential，RP）是指细胞未受刺激时，存在于细胞膜内外两侧的外正内负的电位差）。人的神经细胞的静息电位为-70mV（就是膜内比膜外电位低70mV）。这个变化过程的电位是局部电位。局部电位是神经系统分析整合信息的基础。细胞膜的电特性决定着神经元的电活动[3]。当神经元受到外界刺激时，神经细胞膜内外两侧的电位差被降低从而提高了膜的兴奋性，当兴奋性超过特定阈值时就会产生神经冲动或兴奋，神经冲动或兴奋通过突触传递给下一个神经元。由上述可知，膜电位是神经组织实现正常功能的基本条件，是兴奋产生的本质。膜电位使神经元能够接收刺激信号并将这一刺激信号沿神经束传递下去。在神经元内部，树突的外形就像树根一样发散，由很多细小的神经纤维丝组成，可以接收电信号，然后传递给细胞体。如果说树突是树根的话，那么细胞体就是树桩，对树突传递进来的信号进行处理，如果信号超过特定的阈值，细胞体就把信号继续传递给轴突。轴突的形状像树干，是一根细长的纤维体，它把细胞体传递过来的信号通过突触发送给相邻神经元的树突。突触的连接强度和神经元的排列方式都影响着神经组织的输出结果。而正是这种错综复杂的神经组织结构和复杂的信息处理机制，才使得人脑拥有高度的智慧。我们的大脑无时无刻不在产生着脑电波，对脑来说，脑细胞就像是脑内一个个“微小的发电站”。早在1857年，英国的青年生理科学工作者卡通（R.Caton）就在猴

主要的信号转导途径

第三节主要的信号转导途径 一、膜受体介导的信号传导 （一）cAMP-蛋白激酶A途径 述：该途径以靶细胞内cAMP浓度改变和激活蛋白激酶A（PKA）为主要特征，是激素调节物质代谢的主要途径。 1．cAMP的合成与分解 ⑴引起cAMP水平增高的胞外信号分子：胰高血糖素、肾上腺素、 促肾上腺皮质激素、促甲状腺素、甲状旁腺素和加压素等。 α-GDP-βγ（Gs蛋白）激素+受体→激素-受体→↓ α-GTP + βγ ↓ AC激活 ↓ ATP →cAMP 述：当信号分子（胰高血糖素、肾上腺素和促肾上腺皮质激素）与靶细胞质膜上的特异性受体结合，形成激素一受体复合物 而激活受体。活化的受体可催化Gs的GDP与GTP交换，导 致Gs的α亚基与βγ解离，蛋白释放出αs-GTP。αs-GTP能激 活腺苷酸环化酶，催化ATP转化成cAMP，使细胞内cAMP 浓度增高。过去认为G蛋白中只有α亚基发挥作用，现知βγ 复合体也可独立地作用于相应的效应物，与α亚基拮抗。 腺苷酸环化酶分布广泛，除成熟红细胞外，几乎存在于所有组织的细胞质膜上。cAMP经磷酸二酯酶（PDE）降解成 5'－AMP而失活。cAMP是分布广泛而重要的第二信使。

⑵AC活性的抑制与cAMP浓度降低 ◇Gα-GTP结合AC并使之激活后，同时激活自身的GTP酶活性，Gα-GTP→Gα-GDP，Gs、AC均失活。从而在细胞对cAMP浓度升高作出应答后AC活性迅速逆转。 ⑶少数激素，如生长激素抑制素、胰岛素和抗血管紧张素II 等，它们活化受体后可催化抑制性G蛋白解离，导致细胞内AC活性下降，从而降低细胞内cAMP水平。 ⑷正常细胞内cAMP的平均浓度为10－6mol/L。cAMP在细 胞中的浓度除与腺苷酸环化酶活性有关外，还与磷酸二酯酶的活性有关。举例如下： ①一些激素如胰岛素，能激活磷酸二酯酶，加速cAMP降解； ②某些药物如茶碱，则抑制磷酸二酯酶，促使细胞内cAMP 浓度升高。 2．cAMP的作用机制――cAMP激活PKA（幻灯64） ⑴cAMP对细胞的调节作用是通过激活cAMP依赖性蛋白激酶 或称蛋白激酶A （PKA）系统来实现的。 ⑵PKA的结构 2C（催化亚基）：蛋白丝/苏氨酸磷酸化酶活性四聚体蛋白 变构酶 2R（调节亚基）：各有2个cAMP结合位点述：催化亚基有催化底物蛋白质某些特定丝／苏氨酸残基磷酸化的功能。调节亚基与催化亚基相结合时，PKA呈无活性状态。当4分子cAMP与2个调节亚基结合后，调节亚基脱落，游离的催化亚基具有蛋白激酶活性。PKA的激活过程需要Mg2+。

一种独特的脑电信号放大检测电路设计

2008-04-12 11:23 一种独特的脑电信号放大检测电路设计 作者：时间：2008-03-03 来源: 1 引言 脑电信号(EEG]是由脑神经活动产生并且始终存在于中枢神经系统的自发性电位活动，含有丰富的大脑活动信息，是大脑研究、生理研究、临床脑疾病诊断的重要手段。通过对脑电信号进行记录，以提供临床数据和诊断的依据。因此脑电信号的提取具有非常重要的临床意义。 2 设计时常遇到的技术困难 (1)脑电信号十分微弱，一般只有50μV左右，幅值范围为5μV～100 μV。因此它要求放大增益比一般仪器要高得多; (2)脑电信号频率低，其范围一般在0.5 Hz~35Hz，这使得放大器的低频截止的选择非常困难，当受到尖峰脉冲干扰或导联切换的时候，放大器容易出现堵塞现象; (3)存在工频50 Hz和极化电压等强大的背景干扰。其中工频50Hz干扰主要以共模形式存在，幅值较大，所以脑电信号放大器必须具有很高的共模抑制比。而极化电压干扰的存在使得脑电放大器的前级增益不能过大; (4)由于人体是一个高内阻信号源，内阻可达几十千欧乃至几百千欧，而且它的内阻抗既易于变化，又可能各支路不平衡，所以，脑电信号放大器的输入阻抗必须在几兆欧以上。 可见，要设计出高质量的脑电信号放大器，要求前置放大器必须具有输入阻抗高、共模抑制比高(CMBR)、噪声低、非线性度小、抗干扰能力强以及合适的频带和动态范围等性能，这使得放大器的设计存在较大的困难，但这也是整个脑电信号采集系统设计能否成功最重要的关键性的一个环节。 3 信号放大检测电路设计 脑电信号放大检测电路如图1所示。由该图可知，该部分主要由缓冲级、前置差分放大电路、50 Hz 工频陷波电路、电压放大电路、低通滤波器电路、电平调节电路、线性光耦合电路等组成。 在人体和脑电前置放大器之间设置缓冲级主要是为了实现更高的输入阻抗，电平调节电路是为了满足A/D转换器输入量程的需要。 3.1 前置差分放大电路 3.1.1 电路组成及特性 前置放大是整个脑电图仪的关键环节。本设计在“三运放”的基础上，通过采用新型的电路结构，巧妙地利用了仪器放大器共模抑制比与增益的关系(见表1)，并结合阻容耦合电路、共模驱动技术、浮地跟踪电路等，可以在抑制直流干扰的情况下提供较高的共模抑制比，具有对外围无源器件参数不敏感的特点。具体电路设计见图2。