摘要：设计了一种新型的脑电图干电极,主要用于采集脑电信号以进行基于脑电图的警觉度分析,替代传统的湿电极.采用柔性衬底微电子机械系统(MEMS)加工技术,在柔性衬底上制备出具有化学稳定性与生物相容性的微针状干电极阵列.通过铜牺牲层实现干电极微针的悬臂梁结构,利用聚二甲基硅氧烷(PDMS)剥离层实现器件从玻璃基底的完全释放,并经平面电极的多层组装实现了立体电极阵列.实验中干电极以聚酰亚胺作为柔性衬底,其针端及导线部分材料为镍,针端部分表面镀金.采用Neuroscan的脑电信号采集放大器对干电极性能进行了测试,测得阻抗约为10kΩ,其时域和频域信号与传统湿电极基本一致.所制备的干电极成品率高、尺寸小、屏蔽佳、装配简单、可靠性好、机械强度大,符合快速、无痛的脑电信号采集要求.

摘要：神经网络是一种设计实系数FIR滤波器的有效算法,为了将该方法扩展到复数域,建立统一的基于神经网络的滤波器设计框架,文中提出了一种用多层神经网络设计任意幅频响应的复系数FIR数字滤波器的新算法,主要思想是将设计问题转化为实系数多层神经网络的训练问题,在实数域对幅频响应的平方误差函数的实部和虚部分别进行最小化,误差将收敛到全局最小点。实验结果表明,利用该算法设计的滤波器具有较小的幅频响应误差和群延迟误差。该算法能解决具有任意幅频响应和群延迟要求的问题,是一种有效的设计算法。

摘要：通过脑电检测技术读取137名动车组司机值乘前10 min的脑电信号,通过人工智能训练的脑电数据模型评估出乘状态,结合自主设计的调查问卷,采用卡方检验和有序逻辑回归分析的统计方法对结果进行关联性分析。结果表明,通过脑电检测技术检测得到的司机出乘状态与其自评注意力集中困难存在显著相关性(p<0.05);驾驶年龄越大,司机在出乘前越容易疲劳(p<0.01);司机出乘前后身体状态存在显著相关性(p<0.01),提示脑电检测技术可用于评估动车组司机出乘时的身体状态。