（1.常州大学 信息科学与工程学院，江苏 常州213164；
2.常州市生物医学信息技能重点实验室，江苏 常州213164；3.常州信息职业技能学院，江苏 常州213164）
针对现有脑电采集设备本钱高、不便携等问题，设计了一套16通道脑电采集系统。该系统具有优化电源，可以电池供电；级联多个仿照前端扩展为多通道的脑电采集系统，并通过片选旗子暗记选择所需通道数，以动态和个性化的办法配置每个通道；通过高速无线模块将脑电旗子暗记发送至上位机。为测试系统性能，分别采集、剖析了5位被试者的自发脑电旗子暗记和稳态视觉诱发脑电旗子暗记。自发脑电闭眼时涌现明显的α节律；稳态视觉诱发脑电旗子暗记在对应的刺激频率和谐波上涌现谱峰。实验结果表明：该采集系统可准确采集到人体自发脑电和诱发脑电旗子暗记，并可用于脑机接口运用领域，具有一定理论与运用代价。
中图分类号：TN98；R318
文献标识码：A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.166953
中文引用格式：叶志雄，罗锦宏，糜超，等. 16通道脑电采集系统设计与实现[J].电子技能运用，2017，43(8)：73-76，80.
英文引用格式：Ye Zhixiong，Luo Jinhong，Mi Chao，et al. Design and implementation of sixteen channel EEG acquisition system[J].Application of Electronic Technique，2017，43(8)：73-76，80.
0 弁言
脑电图(Electroencephalogram，EEG)是记录大脑电活动的一种无创性方法，是通过把电极按照10-20国际标准放在大脑头皮表面，并利用脑电采集系统记录得到的脑电旗子暗记。采集有效的脑电旗子暗记并进行数据处理与剖析，对大脑研究、生理研究和临床疾病诊断具有主要意义[1]。随着脑电在临床运用、康复科技、智能医疗、娱乐、体育和军事方面的运用前景越来越广泛，开拓用于移动环境的便携式小型化脑电采集系统成为需求[2]。微电子学和无线通信技能的迅猛发展，促进了低本钱、高效率的脑电采集系统开拓[3]。
本设计采取级联模式连接多个仿照前端创建可扩展的便携式16通道脑电采集系统。采集系统具有大略易用、体积小、低功耗的特点。用该系统采集受试者的α自发脑电和稳态视觉诱发脑电均取得较高的旗子暗记质量，采集的旗子暗记符合相应的脑电旗子暗记特色。结果表明本系统可用于脑科学及脑机接口运用领域，具有一定理论与运用代价。
1 系统构造
系统框图如图1所示。系统构造紧张由采集传输模块和PC主机两部分组成。采集和传输模块紧张卖力采集、放大、A/D转换、脑电旗子暗记的传输以及全体系统的供电；PC主机紧张卖力存储和处理吸收到的数据，还能对采集传输模块的干系参数进行修正和设置。
2 采集和传输模块
采集和传输模块由仿照前端ADS1299、微掌握器ATmega328、无线模块RFD22301以及系统电源组成。采集和传输模块框图如图2所示。
2.1 仿照前端
本系统的核心是TI公司用于丈量生物电势的仿照前端ADS1299，集成化的仿照前端具有脑电运用所需的所有常用特性[4-5]。
本系统中采取级联模式串联两个ADS1299器件，同时采集16通道的脑电旗子暗记。级联模式下，时钟旗子暗记线SCLK、数据输入线DIN和数据输出线DOUT在多个设备间共用，每个设备都有各自的片选CS，如此将多个设备连接起来。因此主掌握器与n个从设备通信所需旗子暗记线数量为3+n。这个特性可以用来减少设备与微掌握器之间的引脚连接数量，从而大大简化多通道采集系统的电路。级联连接设备的最大数量取决于设备操作所在的数据速率。可级联设备的最大数目可用式(1)估算：
式中，fSCLK表示串行时钟频率，fDR表示输出数据速率，NBITS表示芯片的分辨率，NCHANNELS表示设备的通道数。在利用级联模式连接多个AD器件时，个中一个设备须要作为主设备且利用内部时钟，主设备时钟作为其他设备的外部时钟源，以担保16个通道数据采集的同步性。
2.2 微掌握器
选用ATmega328作为主掌握器，该微掌握器供应串行外设接口（Serial Peripheral Interface，SPI），因此可以很方便地读取ADS1299数据并掌握蓝牙模块。通过在单个时钟周期内实行功能强大的指令，该设备的数据吞吐率可达1 MIPS/MHz，可平衡系统功耗和处理速率的关系。本系统中同时采集16通道的脑电数据，须要MCU具有较高的处理速率，采取电池供电也须要全体系统具有较低功耗。因此选用该高性能、低功耗的8位微掌握器，能较好地知足系统哀求。
本系统中，微掌握器通过SPI与ADS1299等从设备进行通信。微掌握器事情在SPI的主模式下，根据从打算机吸收到的命令管理旗子暗记采集系统，紧张卖力采集前端初始化（片选旗子暗记、激活通道、每个通道的增益/偏移设置等）以及与PC主机通信。
2.3 无线模块
无线脑电采集系统中最干系的度量便是单位韶光内的数据吞吐量。级联多个AD器件时，通道数成倍增加，单位韶光内采集的脑电数据也成指数倍增长，要无线传输16通道的脑电数据，就须要蓝牙模块具有较高的传输速率。本系统中，数据的吞吐率可由下式打算：
式中，throughput为每秒传输的数据位数，x为通道数，T为采样周期[6]。本设计中通道数为16，采样率为125 Hz，由式(2)可得哀求的上传速率为48 000 b/s。本系统中蓝牙通信电路的核心是RFD22301，内置蓝牙4.0，无线传输速率可达250 kb/s，知足本系统传输速率的哀求。RFD22301无线模块仅指尖大小(15mm×15mm)且超低功耗，这些优秀性能均有利于全体采集系统的便携性和低功耗性。
2.4 系统电源
所设计的脑电采集系统须要非常低的噪声、高精度的电源电压以进行数字化处理而不降落其性能，因此电源模块由锂电池和低压差线性稳压器实现。经稳压芯片LP2992输出稳定的+5 V电压为主掌握器供电。本设计中ADS1299采取双极电源，须要±2.5 V的仿照电源和+3.3 V的数字电源为芯片供电。稳压芯片TPS73225和TP5907分别将+5 V电压转换为+2.5 V和+3.3 V；为了供应负电压，先通过电压转换芯片LM2664将+5 V转为-5 V，再由稳压芯片TPS72325将-5 V转为-2.5 V。德州仪器生产的稳压芯片TPS73225和TPS72325具有降落噪声的功能，能够将输出噪声降到很低，符合脑电采集系统低噪声的哀求。
3 脑电旗子暗记采集及剖析
利用自主设计开拓的16通道脑电采集系统采集脑电数据。本文中利用武汉格林泰克公司生产的64导可拆卸电极帽(CM型号)，脑电采集系统的采样率为125 Hz，电极放置位置参照国际10-20系统标准。采集自发脑电，所连通的16通道电极位置依次为：P3，P4，Pz，O1，Oz，O2，T7，T8，C4，Cz，C3，F4，Fz，F3，F8，F7。图3所示为某位被试者睁眼状态的脑电旗子暗记，持续韶光为4 s。由图3可以较为直不雅观地不雅观察到被试者脑波活动：0.9s旁边有眨眼噪声；1.2 s旁边由于被试肌肉紧缩导致全脑旗子暗记颠簸；第16通道波形较非常，可能缘故原由是被试头动出汗。
为验证脑电旗子暗记采集系统的可靠性和稳定性，分别采集剖析了5位被试的自发脑电和诱发脑电旗子暗记。
3.1 α波自发脑电实验
首先，测试被试者在睁眼和闭眼两个阶段枕叶上的α频带（8～13 Hz）脑波活动。选择α频带，是由于α波段脑电旗子暗记特色明显、相对随意马虎识别，且能够在人脑枕部位置被较为准确地采集[7]。
将脑电采集系统的第一通道连接到电极位置O2，参考电极为左侧乳突，偏置电极连接到右侧乳突。在每个通道的参数设置相同的条件下重复该实验，依次循环利用每个通道，得到的结果相同，表明各通道采集旗子暗记效果相同。
本实验共采集5名被试者（均为康健大学生、右利手）睁眼和闭眼阶段脑电数据。图4为某位被试者分别在睁眼和闭眼情形下的脑电旗子暗记波形，频谱如图5所示。由图4可看出：闭眼时脑电中涌现明显的α节律，且波幅较睁眼时变大；由图5可看出：睁眼阶段α节律被抑制，闭眼阶段α波段能量明显强于睁眼阶段。图6为5名被试者闭眼阶段脑电频谱图，结果表明5名被试者的α频段能量呈现同等性。
3.2 SSVEP诱发脑电实验
除了人体自发脑电旗子暗记外，还有一类须要经由一定外部成分诱发才能产生，称为诱发脑电，诱发脑电包含了大量的生理和病理信息。研究人体在正常功能状态下和在疾病过程中的诱发脑电的变革，对付根本生理研究和临床诊断都有主要的意义[8]。因此，能否有效准确地采集诱发脑电旗子暗记是衡量本采集系统性能好坏的主要依据。
本文采取稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential，SSVEP）实验来验证系统性能。SSVEP是指当受到一个固定频率的闪烁视觉刺激时，大脑视觉皮层产生的一个连续的与刺激频率相同或更高次谐波频率身分的EEG稳态相应。SSVEP具有信息传输率较高、且被试者不须要接管大量演习等优点，因此常被用来剖析和处理诱发脑电旗子暗记[9]。
3.2.1 实验方法及步骤
实验工具为5名康健大学生（右利手）。SSVEP相应紧张涌如今大脑皮层枕区[10]，本实验中选择P3、P4、Pz、O1、O2电极脑电旗子暗记，参考电极和偏置电极分别放置于旁边乳突部位。
为了担保刺激频率的精准性，须要设计稳定可靠的刺激源。视觉刺激可以用闪烁的灯光（LED）实现，或者在打算机屏幕上闪烁呈现。考虑到刺激参数(如大小、颜色和位置)在打算机显示器上呈现闪烁比利用单独的LED更加方便和灵巧。本实验采取一个LCD显示器（21英寸，60 Hz刷新率），利用单频率刺激的视觉刺激办法呈现闪烁刺激。为确保闪烁频率的精准性和稳定度，须要考虑到显示器的刷新率。若屏幕刷新率为fscr，刺激频率为fsti，则刺激频率应知足两个条件[11]：
考虑到EEG稳态相应与刺激频率存在基频和倍频的关系，本实验中选用4个刺激频率：7.5 Hz、8.57 Hz、10 Hz和12 Hz。
3.2.2 实验结果
SSVEP实验中须要研究脑电旗子暗记与刺激频率的关系，须要将时域上的脑电旗子暗记转化为频率上频率和幅值的关系。基于频谱特色的SSVEP旗子暗记检测，引入快速傅里叶变换将时域旗子暗记转换为频域旗子暗记。图7是某位被试在不同频率刺激下枕骨电极处的频谱。在这些频谱图中可以清楚看到不同刺激频率下的SSVEP谱峰，如10 Hz刺激频率时，在刺激频率的基频10.01 Hz和倍频20.02 Hz处涌现峰值，表明在不同刺激频率下SSVEP均能有效诱发；4种刺激频率下，SSVEP的频率相应均涌如今刺激频率的基频和一次谐波处，且基频处的幅值明显高于一次谐波处的幅值。实验结果符合SSVEP相应的特点[12]，验证本系统能够准确采集到诱发脑电。图8为5名被试者在4种刺激频率下的脑电频谱图，结果表明5名被试者在对应刺激频率下均能诱发EEG稳态相应。
4 结论
本文设计了一个16通道脑电采集系统，全体系统具有体积小、功耗低、大略易用等特点。采取级联模式，连接多个仿照前端，创建可扩展的便携式多通道脑电采集系统。系统可以灵巧选择所需的通道数，并能以动态和个性化的办法配置每个通道。电池供电、无线传输等办法使得系统的移动性大大提高。分别采集自发脑电和诱发脑电对系统进行验证，验证结果表明本系统可用于采集自发脑电和诱发脑电，且旗子暗记质量较好，表明系统可有效运用于脑电研究干系领域，例如就寝监测或探索基于SSVEP的脑机接口。基于本设计思路可以扩展更多导联数的脑电采集系统，以运用于脑功能研究、高等认知任务研究和临床诊断中。
参考文献
[1] 王斐，张育中，宁廷会，等.脑-机接口研究进展[J].智能系统学报，2011，6(3)：189-199.
[2] De Vos M，DEBENER S.Mobile EEG：towards brain activity monitoring during natural action and cognition[J].International Journal of Psyc-Hophysiology：Official Journal of the International Organization of Psychophysiology，2014，91(1)：1-2.
[3] 欧阳昭连，杨国忠，池慧.中国脑-机接口研究现状及其在国际中地位[J].北京生物医学工程，2010，29(4)：394-398.
[4] 陈悦，罗锦宏，何可人，等.基于仿照前端ADS1299的脑电旗子暗记采集系统[J].测控技能，2015，34(8)：55-57.
[5] BOQUETE L，ASCARIZ J M R，CANTOS J，et al.A portable wireless biometric multi-channel system[J].Measurement，2012，45(6)：1587-1598.
[6] DAVIES P J，BOH?魷RQUEZ J.Design of a portable wireless EEG system using a fully integrated analog front end[C].Biomedical Engineering Conference(SBEC)，2013 29th Southern.IEEE，2013：63-64.
[7] CLERC M.Brain computer interfaces，principles and practise[J].BioMedical Engineering OnLine，2013，12(1)：1-4.
[8] 黄日辉，李霆，阜艳，等.诱发脑电提取方法的研究进展[J].当代电子技能，2008，31(22)：139-141.
[9] VOLOSYAK I.SSVEP-based Bremen-BCI interface-boosting information transfer rates[J].Journal of Neural Engineering，2011，8(3)：036020.
[10] PAN J，LI Y，ZHANG R，et al.Discrimination between control and idle states in asynchronous SSVEP-based brain switches：a pseudo-key-based approach[J].IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering，2013，21(3)：435-443.
[11] ZHU D，BIEGER J，GARCIA M G，et al.A survey of stimulation methods used in SSVEP-based BCIs[J].Computational Intelligence and Neuroscience，2010.
[12] Wu Zhanghua，Wu Zhang.Functional symmetry of the primary visual pathway evidenced by steady-state visual evoked potentials[J].Brain Research Bulletin，2017，128：13-21.
