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如何分析两种不同信号持续时间的-ECG

ECG（心电图）是一种用于记录心脏电活动的检查方法。在分析两种不同信号持续时间的ECG时，可以采取以下步骤：

了解ECG信号：ECG信号是通过电极贴在身体表面记录的心脏电活动的图形化表示。它可以提供关于心脏节律、心脏传导系统和心脏肌肉的信息。
信号预处理：首先，对ECG信号进行预处理以去除噪声和干扰。这可以包括滤波、去基线漂移和降噪等技术。
信号分割：将ECG信号分割成不同的心拍周期。这可以通过检测R峰（QRS波群中最高的峰值）来实现，R峰表示一个心拍的开始。
计算心率：通过测量R峰之间的时间间隔，可以计算出心率。心率是每分钟心脏跳动的次数，是评估心脏健康和功能的重要指标。
分析不同信号持续时间：根据ECG信号中心拍的持续时间，可以将其分为不同的类型。持续时间较短的心拍可能表示心脏节律异常或心脏传导系统问题，而持续时间较长的心拍可能表示心脏肌肉异常或心脏传导延迟。
诊断和处理：根据分析结果，可以进行心脏疾病的诊断和处理。这可能包括药物治疗、手术干预或其他治疗方法。

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基于视频分析的rPPG心率检测综述

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Current Biology脑电研究：自闭症患者双眼竞争较慢

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python小波变换去噪

信号产生的小波系数含有信号的重要信息，将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。

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在前面一篇分享(脑电分析系列[MNE-Python-10]| 信号空间投影SSP数学原理)中提到，投影矩阵将根据您试图投射出的噪声种类而变化。信号空间投影（SSP）是一种通过比较有无感兴趣信号的测量值来估算投影矩阵应该是什么的方法。例如，您可以进行其他“空房间”测量，以记录没有对象存在时传感器上的活动。通过查看空房间测量中各MEG传感器的活动空间模式，可以创建一个或多个N维向量，以给出传感器空间中环境噪声的“方向”（类似于上面示例中“触发器的影响”的向量）。SSP通常也用于消除心跳和眼睛运动伪影，在用于消除心跳和眼睛运动伪影的案例中，就不是通过空房间录制，而是通过检测伪影，提取伪影周围的时间段(epochs)并求平均值来估计噪声的方向。有关示例，请参见使用SSP修复工件。

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NeuroImage：警觉性水平对脑电微状态序列调制的证据

大脑的瞬时整体功能状态反映在其电场构型中，聚类分析方法显示了四种构型，称为脑电微状态类A到D。微状态参数的变化与许多神经精神障碍、任务表现和精神状态相关，这确立了它们与认知的相关性。然而，使用闭眼休息状态数据来评估微状态参数的时间动态的常见做法可能会导致与警觉性相关的系统性混淆。研究人员研究了两个独立数据集中的微状态参数的动态变化，结果表明，微状态参数与通过脑电功率分析和fMRI全局信号评估的警觉性水平有很强的相关性。微状态C的持续时间和贡献，以及向微状态C过渡的概率与警觉性正相关，而微状态A和微状态B则相反。此外，在寻找微状态与警觉性水平之间对应关系的来源时，研究发现警觉性水平对微状态序列参数的格兰杰因果效应。总而言之，本研究的发现表明，微状态的持续时间和发生具有不同的起源，可能反映了不同的生理过程。最后，本研究结果表明，在静息态EEG研究中需要考虑警觉性水平。

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Nature子刊：高功能自闭症患者的大脑网络动态

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动脉自旋标记（ASL）磁共振成像：基础物理、脉冲序列和建模

动脉自旋标记(ASL)是一种非侵入性磁共振成像(MRI)技术，它使用内源性动脉血作为动态示踪剂来量化器官的组织灌注。血流灌注描述了一个器官中给定体积的组织向毛细血管床输送和交换的动脉血水量，单位是 mL/100g/min。ASL常用于人脑，灰质脑灌注为70mL/100g/min，白质为20mL/100g/min。由于其非侵入性，ASL现在被更广泛地应用于其他器官，包括肾脏、肝脏、外周肌肉、胰腺和心脏。由于ASL不需要外源性造影剂，随着时间的推移重复使用是安全的，因此可以用来追踪疾病进展或药物治疗引起的灌注变化。本文发表在Advances in Magnetic Resonance Technology and Applications中。

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节律失调：Theta-Gamma耦合精度改变损害老年人的联想记忆

根据著名的神经通信理论，振荡活动的精确协调能够形成联想记忆。我们认为，正常的认知老化会损害神经通信的时间精确性，从而损害联想记忆的形成。我们发现，在年轻人和老年人中都存在高频gamma功率与低频theta相位的耦合支持联想记忆的形成，更接近theta峰值的耦合有利于记忆表现。然而，与年轻人相比，在老年人中耦合相位角随时间而变化并且变化更大。我们的结论是，theta-gamma耦合的精确时间的改变导致了成年人联想记忆的年龄差异。

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静息态EEG微状态：现状及未来发展方向

EEG具有高时间分辨率，是研究大脑电活动的有力工具。已有研究提出数种从EEG信号中提取信息的方法，微状态分析是其中一种，它认为多通道EEG记录是一系列准稳态的微状态，每个微状态的特征是整个通道独特的地形图拓扑结构。该方法同时考虑整个大脑皮层区域的信号，能评估大尺度脑网络功能，并且这些网络的损坏与数种神经精神障碍有关。来自哈佛医学院Berenson-Allen无创脑刺激中心和多伦多大学Temerty大脑治疗干预中心的Arjun Khanna、Faranak Farzan等人在Neuroscience & Biobehavioral Reviews发表文章。包含几方面内容：

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Neuron：背侧流中θ振荡的选择性夹带可提高听觉工作记忆表现

已经证实背侧流（Dorsal Stream）在工作记忆中操作听觉信息的作用。然而，该网络中的振荡动力学及其与行为的因果关系仍未明确。通过同步使用MEG/EEG，我们发现在需要比较两种不同时间顺序模式差异的任务中，背侧流中θ振荡可以预测被试的操作能力。我们利用θ节律性TMS与EEG结合的方法，在两种刺激之间的静息态间隔内，对MEG识别目标(左侧顶内沟)进行脑振荡与行为之间的因果关系研究。节律性TMS引发了θ振荡并提高了被试的准确性。TMS诱发的振荡夹带随着行为增强而增加，而且这两种增强都随着被试的基线水平而产生变化。这些结果在旋律对比控制任务(melody-comparison control task)中没有观察到，在非节律性TMS中也没有观察到。这些数据表明，背侧流中的θ活动与记忆操作有因果关系。本文发表在Neuron杂志。

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FPGA国内”薪“赛道-在医疗领域的应用

从下游应用市场来看，通信和工业市场份额位居FPGA芯片一二位，同时通信市场份额有望持续提升。但是目前通信和工业市场趋于稳定，FPGA厂商一直推AI市场，但是AI市场目前被ASIC和显卡牢牢占据，FPGA被市场上认可度也不高。

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BRAIN：原发性失眠神经反馈训练的双盲安慰剂对照研究

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EEG微状态：注意力缺陷多动症ADHD新的功能生物标记物

背景：ADHD的EEG研究历来都集中于EEG频谱或者事件相关电位上。本研究中，我们探讨了一种替代性框架——EEG微状态（MS）作为一种检查ADHD大尺度皮层动态性的新方法，MS是重复出现地形图模式的聚类。

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精度大于90%！中科大实现非接触心电图实时监测：基于毫米波雷达＋AI技术

12月5日消息，据中国科学技术大学官网消息，该校吴曼青院士团队陈彦教授、孙启彬研究员等人实现了基于毫米波雷达的非接触人体心电图实时监测，突破了100余年来心电图仅能通过接触式传感器获取的局限。

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帕金森病患者脑电时空微状态分析

《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 1.研究背景由于缺少可以参考的生理指标，帕金森病(Parkinson’s disease, PD)的临床诊断非常困难，特别是在疾病的早期。早期PD无药物患者以运动功能受损、认知能力下降等临床症状为特征，这些症状是由大脑动态活动功能障碍引起的。PD患者早期非药物状态下的脑功能障碍指标可能为PD早期诊断及后期治疗提供有价值的依据，为了寻找PD脑功能障碍的时空特征标志，研究人员采用静息状态脑电图微状态分析，在亚秒时间尺度上对23例无药物治疗的PD患者与23例健康对照者的全脑短暂稳定状态进行了比较。脑电图微状态反映了短暂稳定的具有时空特征的脑拓扑结构，而空间特征的微状态分类和时间参数为了解PD患者的脑功能活动提供了依据。为了进一步探讨时间微状态参数与显著临床症状之间的关系，以确定这些参数能否作为临床辅助诊断的依据，研究人员采用一般线性模型(general linear model, GLM)来探讨微状态参数与临床量表及多个患者属性的相关性，并采用Wilcoxon秩和检验来量化影响因素与微状态参数之间的线性关系。 2、方法 2.1被试纳入天津医科大学总医院精神科23例患者(15例女性，年龄60-74岁，平均67岁;8男:年龄65-75岁，平均68岁)。 9例患者以运动迟缓为首发症状，14例为静息性震颤。所有患者均被诊断为原发性PD，病程3.2±2.5年，所有患者均在无药效学效应(即无药物作用)情况下，为收集脑电图数据而停药超过12 h，没有患者出现头部震颤。此外，23名年龄和性别匹配的健康参与者(12名女性:年龄范围60-70岁，平均年龄65岁;11名男性:年龄60-74岁，平均66岁)无神经或精神病史为对照组。表1描述了纳入患者的详细信息。

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基于OFDM的通信系统模拟实现

有关 OFDM 相关理论知识及仿真参考我之前写过的博客：OFDM原理及MATLAB仿真

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研究全脑神经网络时间动态的工具：脑电微状态介绍

瑞士研究者Christoph M.Michel 和ThomasKoenig在NeuroImage发文，介绍了一种用多通道EEG表征人脑静息态活动的办法。这种方法检测大脑的电微态，即短时间内头皮电压分布保持半稳定性，其反映大规模网络节点之间的活动具有准同时性。微状态代表了自发性意识加工的结构链，它们的发生和时间动态决定了心理状态的质量。神经和精神疾病的意识加工紊乱表现为特定微状态的时间动态变化。脑电微状态与静息态网络密切相关，其时间进程的无标度属性解释了为什么相似的脑网络可以在不同的时间尺度中被观察到。

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Nature子刊：脑电微状态是精神分裂症的候选内表型

四种典型脑电微状态中的微状态C和D的动态特性被认为是精神分裂症的一种潜在的内表型。对于内表型，未受影响的患者亲属也必定会表现出异常。本研究检测了精神分裂症患者未受影响的同胞、精神分裂症患者、健康对照和首发精神病(FEP)患者的静息状态记录中的微状态动态特性。精神分裂症患者及其同胞与对照组相比，微状态C的出现增多，微状态D的出现减少。FEP与慢性患者之间无明显差异。本研究结果表明，微状态C和D的动态特性是精神分裂症的一种候选内表型。

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研究人员结合人类参与者的高密度脑电图 (EEG) 与经颅电刺激 (tES) 期间的生理和连续行为指标，提出了一个数据集。数据包括九种高清 tES (HD-tES) 类型，针对三个皮层区域(额叶、运动、顶叶)，具有三种刺激波形(DC、5 Hz、30 Hz)；超过 783 次总刺激试验,超过 62 个会话，包括 EEG、生理(ECG、EOG)和连续行为警觉性/警觉性指标。实验 1 和 2 包括参与者分别在三个 70 分钟和两个 70.5 分钟的会话中执行持续的警惕/警觉任务。在每次会话前后，研究者收集了人口统计学数据以及自我报告的健康问卷。参与者在实验 1 中接受了所有 9 种刺激类型，每个会话包括三种刺激类型，每种类型有 4 次试验。参与者在实验 2 中接受了两种刺激类型，每个会话对给定刺激类型进行 20 次试验。通过重复选择会话来测试参与者内部的可靠性。这个独特的数据集支持一系列假设检验，包括 tDCS/tACS 位置和频率、大脑状态、生理、疲劳和认知表现的相互作用。

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matlab中使用VMD(变分模态分解)

创建一个以4 kHz采样的信号，类似于拨打数字电话的所有键。将信号另存为MATLAB®时间数据。

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山东赛 - 心电图智能事件识别Top2方案分享

老肥今天和大家分享的是山东省第三届数据应用创新创业大赛的心电图智能事件识别赛题的Top2方案，完整代码已开源，需要的同学可以点击底部阅读原文一键直达。

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高速串行总线设计基础（四）眼图的形成原理

眼图的测量对于高速串行总线的重要性不言而喻，眼图反映了总线通道环境的优劣，信号的好坏等等，正确的识别眼图是一项基础技能，如果具体识别眼图呢？下面详细地与你分享！

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斯坦福团队在 Nature Medicine 上发表了一篇论文《Cardiologist-level arrhythmia detection and classification in ambulatory electrocardiograms using a deep neural network》，他们开发了一种深度神经网络，用于对单导联心电图信号中的 10 种心律失常以及窦性心律和噪声，总共 12 种信号进行分类，并将其性能与心脏病专家的结果进行比较。

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Neuron：记忆相关处理是人类海马θ振荡的主要驱动因素

摘要：数十年来对啮齿动物的研究表明，运动是海马体低频θ振荡的强大驱动力。令人费解的是，这种与运动相关的θ波增加在灵长类动物中持续时间较短，频率较低，这导致了对其功能相关性的质疑。语言记忆编码导致人类低频振荡的显著增加，一种可能性是，记忆可能是人类海马波振荡比导航更强大的驱动因素。在这里，神经外科患者导航路线，然后在进行颅内录音时立即在心理上模拟相同的路线。我们发现，在脑海中模拟刚刚走过的同一条路线，会引发比导航更强、频率更高、持续时间更长的振荡。我们的研究结果表明，记忆是人类海马体θ波振荡比导航更有效的驱动因素，这支持了人类海马体内部产生θ波振荡的模型。

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简谈数字电路设计中的抖动

大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。

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journal of neuroscience：面孔的神经表征与眼动模式相协调

眼球运动是人类视觉功能如何完成的一个信号。近期大量的研究持续验证了在面孔识别过程中特征视觉采样的策略。然而这些个体差异是否反映在特殊的神经差异上目前尚没有研究报告。为探讨该问题本研究首先记录了观察者在面孔再认过程中的眼动数据；其次通过EEG数据获得了他们的面孔辨别神经反应 (neural face discrimination response)。实验结果发现在面孔再认阶段，注视点固定时间更长的面部特征诱发的面部辨别神经反应更大。该模式在不同的被试中 (eye lookers vs.mouth lookers) 同样被发现，且在注视点首次固定在兴趣位置时这种模式就会出现。本研究表明，眼球运动在视觉处理过程中起着重要的作用，可以为神经系统提供判断特定观察者的判断信息，并且面孔身份的有效处理涉及特质，而不是整个面孔。该研究由来自瑞士的Stacchi, Ramon, Leo和Caldara 完成，发表在杂志the journal of neuroscience上。

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治疗性经颅磁刺激后大规模脑电图神经网络的变化

背景：经颅磁刺激（TMS）是一种有效的治疗难治性抑郁症的治疗方法。TMS可能诱发与抑郁症相关的异常回路的功能连接改变。脑电图（EEG）“微观状态”是指假设代表大规模静息网络的地形图。典型的微状态最近被提出作为重度抑郁症（MDD）的标志物，但目前尚不清楚它们在经颅磁刺激后是否会改变或如何改变。方法：对49例MDD患者在基线时和每日经颅磁刺激6周后进行静息脑电图检测。采用极性不敏感的修正k-means聚类方法将脑电图分割为组成的微观状态。微观状态通过sLORETA进行定位。重复测量混合模型检验了被试内随时间的差异，t检验比较了TMS应答组和无应答组之间的微观状态特征。结果：从所有可用的脑电图数据中鉴定出6个微观状态（MS-1 - MS-6）。对TMS的临床反应与MS-2特征的增加以及MS-3指标的降低相关。无反应者在微状态中没有显示出明显的变化。在TMS治疗过程中，MS-2（增加）和MS-3（减少）的发生率和覆盖率的变化与症状的变化幅度相关。结论：本研究确定了与治疗性经颅磁刺激作用相关的脑电图微观状态。结果表明，脑电图可观察到静息网络的特异性改变。

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用Arduino剖析PWM脉宽调制

PWM，也就是脉冲宽度调制，用于将一段信号编码为脉冲信号（一般是方波信号）。是在数字电路中达到模拟输出效果的一种手段。即：使用数字控制产生占空比不同的方波（一个不停在开与关之间切换的信号)来控制模拟输出。我们要在数字电路中输出模拟信号，就可以使用PWM技术实现。在嵌入式开发中，我们常用PWM来驱动LED的暗亮程度，电机的转速等。

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如何滤波 PLC 中的数字量输入

当在 PLC（可编程逻辑控制器）系统中处理数字量信号时，数字量信号可能受到噪声、干扰或其他不稳定因素的影响，因此需要采取适当的滤波方法来确保系统的稳定性和可靠性。

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语音深度鉴伪识别项目实战：基于深度学习的语音深度鉴伪识别算法模型(一)音频数据编码与预处理

深度学习技术在当今技术市场上面尚有余力和开发空间的，主流落地领域主要有：视觉，听觉，AIGC这三大板块。目前视觉板块的框架和主流技术在我上一篇基于Yolov7-LPRNet的动态车牌目标识别算法模型已有较为详细的解说。

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激光测距原理与方法

第一种原理大致是光速和往返时间的乘积的一半，就是测距仪和被测量物体之间的距离，以激光测距仪为例；

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浅析边缘计算的概念、架构、应用与实战

随着物联网、5G、人工智能等技术的快速发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式，正逐渐从理论走向现实，成为推动数字化转型的关键力量。本文将深入探讨边缘计算的概念、架构特点、典型应用场景，并结合实战代码示例，系统地向读者呈现一幅完整的边缘计算技术图景。最后，本文将基于当前行业动态，对边缘计算的未来发展趋势及挑战发表笔者的观点与评价。

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