Mục lục:
- Quân nhu
- Bước 1: Bộ khuếch đại thiết bị đo
- Bước 2: Lọc
- Bước 3: Bộ khuếch đại hoạt động không đảo
- Bước 4: Chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số
Video: BME 305 EEG: 4 bước
2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:32
Điện não đồ (EEG) là một thiết bị được sử dụng để đo hoạt động điện não của một đối tượng. Các xét nghiệm này có thể rất hữu ích trong việc chẩn đoán các rối loạn não khác nhau. Khi cố gắng tạo điện não đồ, có những thông số khác nhau cần được ghi nhớ trước khi tạo mạch làm việc. Một điều về việc cố gắng đọc hoạt động của não từ da đầu là có một hiệu điện thế rất nhỏ thực sự có thể đọc được. Phạm vi bình thường của sóng não người lớn là từ khoảng 10 uV đến 100 uV. Do điện áp đầu vào nhỏ như vậy, sẽ cần có độ khuếch đại lớn ở tổng đầu ra của mạch, tốt hơn là lớn hơn 10, 000 lần đầu vào. Một điều khác cần lưu ý khi tạo điện não đồ là các sóng điển hình mà chúng tôi đầu ra nằm trong khoảng từ 1 Hz đến 60 Hz. Biết được điều này, sẽ cần có các bộ lọc khác nhau để làm giảm bất kỳ tần số không mong muốn nào bên ngoài băng thông.
Quân nhu
Bộ khuếch đại hoạt động -LM741 (4)
-8,2 kOhm điện trở (3)
-820 Ohm điện trở (3)
-100 Ohm điện trở (3)
-15 kOhm điện trở (3)
-27 kOhm điện trở (4)
-0,1 uF tụ điện (3)
-100 uF tụ điện (1)
-Breadboard (1)
-Arduino vi điều khiển (1)
-9V pin (2)
Bước 1: Bộ khuếch đại thiết bị đo
Bước đầu tiên trong việc tạo điện não đồ là tạo bộ khuếch đại thiết bị đo (INA) của riêng bạn có thể được sử dụng để thu hai tín hiệu khác nhau và xuất ra một tín hiệu được khuếch đại. Nguồn cảm hứng cho INA này đến từ LT1101, một bộ khuếch đại thiết bị đo đạc phổ biến được sử dụng để phân biệt tín hiệu. Sử dụng 2 trong số các bộ khuếch đại hoạt động LM741 của bạn, bạn có thể tạo INA bằng cách sử dụng các tỷ lệ khác nhau được đưa ra trong sơ đồ mạch ở trên. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng một biến thể của các tỷ lệ này và vẫn nhận được cùng một đầu ra nếu tỷ lệ tương tự. Đối với mạch này, chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng điện trở 100 ohm cho R, điện trở 820 ohm cho 9R và điện trở 8,2 kOhm cho 90R. Sử dụng pin 9V, bạn sẽ có thể cấp nguồn cho các bộ khuếch đại hoạt động. Bằng cách thiết lập một pin 9V để cấp nguồn cho chân V + và pin 9V còn lại để đầu vào -9V vào chân V. Bộ khuếch đại thiết bị này sẽ cung cấp cho bạn mức tăng 100.
Bước 2: Lọc
Khi ghi lại các tín hiệu sinh học, điều quan trọng là phải ghi nhớ phạm vi mà bạn quan tâm và các nguồn tiềm ẩn của tiếng ồn. Bộ lọc có thể giúp giải quyết vấn đề này. Đối với thiết kế mạch này, bộ lọc thông dải theo sau là bộ lọc khía tích cực được sử dụng để đạt được điều này. Phần đầu tiên của giai đoạn này bao gồm bộ lọc thông cao và sau đó là bộ lọc thông thấp. Các giá trị cho bộ lọc này dành cho dải tần từ 0,1Hz đến 55Hz, chứa dải tần số tín hiệu EEG quan tâm. Điều này phục vụ để lọc ra các tín hiệu đến từ bên ngoài phạm vi mong muốn. Sau đó, một bộ theo điện áp sẽ đặt sau băng thông trước bộ lọc khía để đảm bảo điện áp đầu ra tới bộ lọc khía có trở kháng thấp. Bộ lọc notch được thiết lập để lọc nhiễu ở tần số 60Hz với tín hiệu giảm ít nhất -20dB do độ méo tiếng ồn lớn ở tần số của anh ta. Cuối cùng là một bộ theo điện áp khác để hoàn thành công đoạn này.
Bước 3: Bộ khuếch đại hoạt động không đảo
Giai đoạn cuối của mạch này được tạo thành bởi một bộ khuếch đại không đảo để tăng tín hiệu đã lọc lên phạm vi 1-2V với độ lợi khoảng 99. Do cường độ tín hiệu đầu vào rất nhỏ từ sóng não, giai đoạn cuối cùng này là cần thiết để mang lại dạng sóng đầu ra dễ hiển thị và dễ hiểu so với nhiễu xung quanh tiềm ẩn. Cũng cần lưu ý rằng độ lệch DC từ các bộ khuếch đại không đảo là bình thường và cần được xem xét khi phân tích và hiển thị đầu ra cuối cùng.
Bước 4: Chuyển đổi tương tự sang kỹ thuật số
Khi toàn bộ mạch kết thúc, tín hiệu tương tự mà chúng tôi khuếch đại trong toàn mạch cần được số hóa. Rất may, nếu bạn sử dụng vi điều khiển arduino, thì đã có sẵn một bộ chuyển đổi tín hiệu tương tự sang kỹ thuật số (ADC). Có thể xuất mạch của bạn tới bất kỳ chân nào trong số sáu chân tương tự được tích hợp trong arduino, bạn có thể mã hóa một máy hiện sóng vào bộ vi điều khiển. Trong đoạn mã hiển thị ở trên, chúng tôi sử dụng chân A0 tương tự để đọc dạng sóng tương tự và chuyển nó thành đầu ra kỹ thuật số. Ngoài ra, để dễ đọc hơn, bạn nên chuyển đổi điện áp từ dải 0 - 1023, sang dải 0V đến 5V.
Đề xuất:
Điện tâm đồ tự động- BME 305 Tín dụng bổ sung cho dự án cuối cùng: 7 bước
Tự động ECG- BME 305 Final Project Tín dụng phụ: Điện tâm đồ (ECG hoặc EKG) được sử dụng để đo các tín hiệu điện do tim đập tạo ra và nó đóng một vai trò quan trọng trong việc chẩn đoán và tiên lượng bệnh tim mạch. Một số thông tin thu được từ ECG bao gồm nhịp điệu
EEG AD8232 Giai đoạn 2: 5 bước (có Hình ảnh)
EEG AD8232 Giai đoạn 2: Vì vậy, ông già lười biếng (LOG) này đã xây dựng một điện não đồ: https: //www.instructables.com/id/EEG-AD8232-Phase-… Nó có vẻ hoạt động ổn nhưng một trong những điều tôi không không thích về việc nó đang được kết nối với một máy tính. Tôi lấy đó làm cái cớ để không thực hiện bất kỳ thử nghiệm nào. Anothe
Dự án hộp cát BME 60B: 6 bước
Dự án Hộp cát BME 60B: Dự án Hộp cát của chúng tôi nhằm mục đích giúp các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực sinh học phân tích các mẫu tế bào và tìm ra điều kiện của tế bào của họ. Sau khi người dùng nhập hình ảnh về mẫu tế bào của họ, mã của chúng tôi sẽ xử lý hình ảnh để sẵn sàng đếm ô
Màn hình lấy nét EEG cầm tay: 32 bước
Màn hình tập trung EEG cầm tay: Nhu cầu cuộc sống đại học tập trung cho các lớp học, bài tập và dự án. Nhiều sinh viên cảm thấy khó tập trung trong thời gian này, đó là lý do tại sao việc theo dõi và hiểu khả năng tập trung của bạn là rất quan trọng. Chúng tôi đã tạo ra một thiết bị cảm biến sinh học đo lường bạn
Động cơ bước Điều khiển động cơ bước Động cơ bước - Động cơ bước như một bộ mã hóa quay: 11 bước (có hình ảnh)
Động cơ bước Điều khiển động cơ bước Động cơ bước | Động cơ bước như một bộ mã hóa quay: Có một vài động cơ bước nằm xung quanh và muốn làm điều gì đó? Trong Có thể hướng dẫn này, hãy sử dụng động cơ bước làm bộ mã hóa quay để điều khiển vị trí của động cơ bước khác bằng vi điều khiển Arduino. Vì vậy, không cần phải quảng cáo thêm, chúng ta hãy