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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林騰宇
研究生(外文):Teng-Yu Lin
論文名稱:穿戴式腦波訊號的頻譜分析
論文名稱(外文):The Spectral Analysis of Wearable EEG Signal
指導教授:柯松源
指導教授(外文):Sung-Yuan Ko
學位類別:碩士
校院名稱:義守大學
系所名稱:資訊工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:106
語文別:中文
論文頁數:58
中文關鍵詞:頻譜分析腦波圖藍芽
外文關鍵詞:AndroidSpectral analysisElectroencephalography
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腦電波在「醫學」、「心理學」以及「腦機介面」有著許多方面的應用。早期是透過有線的方式,將腦電波記錄下來,但隨著行動時代的來臨,無線傳輸的方式,將更有利於即時應用的開發。
本研究透過藍芽以無線的方式,將藍芽腦電波感測器擷取到的腦波原始訊號傳輸至智慧型手機中,智慧型手機將接收到的時域原始資料進行同步的頻域轉換,並同時將時域波形與頻域的頻譜顯示出來,達到穿戴式腦波訊號即時視覺化的效果。
於行動裝置上即時顯示腦電波時域的波形及頻域的頻譜,在EEG廣泛的應用上都扮演重要的角色,它有助於將腦電波的顯示大眾化。
EEG have many applications in medicine, psychology, and brain-computer interfaces. In the early days, EEG were recorded through wired methods. However, with the advent of the mobile era, wireless transmission will be more conducive to the development of instant applications.
In this study, the EEG original signal captured by the Bluetooth EEG sensor is transmitted wirelessly to the smart phone through Bluetooth. The smart phone synchronously transforms the received time domain original data to the frequency domain. At the same time, the time domain waveform and the frequency domain spectrum are displayed to achieve the effect of wearable EEG signal real-time visualization.
The real-time display of EEG signal both in the time domain and frequency domain on mobile devices plays an important role for wide applications. It helps to popularize the display of EEG.
摘 要 i
Abstract ii
致謝 iii
圖目錄 vi
表目錄 vii
略語表 viii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 論文架構 4
第二章 背景知識 5
2.1 腦波訊號 5
2.1.1 侵入式偵測 5
2.1.2 部份侵入式偵測 5
2.1.3 非侵入式偵測 6
2.1.4 腦波頻域分析 6
2.2 Android 8
2.2.1 Activity: 10
2.2.2 Service: 14
2.2.3 Broad Cast Receiver: 17
2.2.4 Content Provider: 17
2.3頻譜分析 18
2.3.1 傅立葉轉換(FT) 18
2.3.2 離散傅立葉轉換(DFT) 18
2.3.3 快速傅立葉轉換(Fast Fourier Transform, FFT) 19
第三章 研究環境與研究方法 20
3.1、研究方法 20
3.1.1 研究設備與實作 22
3.1.2 軟體啟動流程與開發環境 24
3.1.3 Android 腦波顯示軟體 26
3.1.4 藍芽與行動裝置的連線流程 27
3.1.5 腦波資料蒐集及資料顯示方式 27
3.2 快速傅立葉轉換 34
第四章 研究成果 35
4.1 實作結果 37
4.2 實作過程輔助軟體 41
4.3 情境測試 43
第五章 問題討論 44
第六章 未來展望 45
參考文獻 46
[1] Chia-Yi Cheng, “EEG-based Person Identification System and Its Longitudinal Adaptaion,2013.
[2] S. Geyer and R. Turner (eds.), Microstructural Parcellation of the Human Cerebral Cortex, DOI 10.1007/978-3-642-37824-9_2, © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013.
[3] 張華城,許濬聖,A Study on the Influence of Musical Elements in Mind Game Control,2011.
[4] Chao-Wang Young, Chun-Yu Tsai, Chyung Ay, The Explore aromatherapy using EEG singal on the emotional,2012
[5] 陳金鈴、黃傑霖、唐詠雯,量測在清想狀態下的腦波職評估睡眠品質,2014
[6] 黃勤鎰,李嘉清,利用視覺誘發電位分析腦波特徵訊號, National Kaohsiung First University of Science and Technology
[7] (2018, May, 10). Android – Wikipedia, [Online]. Available: https://zh.wikipedia.org/wiki/Android
[8] (2018, Apr, 25). Android developer [Online] Available: https://developer.android.com/guide/components/activities
[9] (2018, Apr, 25). Android developer [Online] Available: https://developer.android.com/guide/components/services
[10] (2018, May, 8). Android developer [Online] Available: https://developer.android.com/reference/android/content/BroadcastReceiver
[11] (2018, April, 25). Android developer [Online] Available: https://developer.android.com/guide/topics/providers/content-provider-basics
[12] (2018, February, 20). Wave – Wikipedia, [Online] Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Fast_wavelet_transform
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