大鼠嗅觉区脑电信号检测与处理技术研究

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1、大鼠嗅觉区脑电信号检测与处理技术研究倪原沈艳辉侯帅格陆文总（西安工业大学电子信息工程学院，西安710032）摘要：设计一种大鼠嗅觉诱发电位的脑电信号采集和处理系统，该系统可以对受到嗅觉刺激时的大鼠诱发脑电信号进行处理和分析。系统的检测电极置于大鼠大脑的嗅前核区和海马区，信号采集预处理电路包括前级信号放大器、高通滤波器、低通滤波器、可变增益信号放大器、50Hz陷波器等。系统控制模块采用MSP430低功耗芯片，采用nRF24L01无线通信模块将采集到的信号传给上位计算机，然后上位机程序对大鼠的嗅觉诱发信号进行处理、分析、显示。实验表明，

2、此系统能够较好的获取大鼠嗅觉诱发脑电信号，并且使用炸药对大鼠进行嗅觉刺激和没有炸药刺激时的脑电信号在幅值上发生明显的变化，而且信号复杂度也发生了变化，所以此系统可用于对爆炸物的探测。关键词:嗅觉诱发电位、脑电信号、极化电压、50Hz陷波器、MSP430、nRF24L010引言：大鼠灵敏的嗅觉系统能够对多种气味进行识别，然后以电信号的形式传输给大脑。坦桑尼亚的科学家为了缓解苏丹、索马里、布隆迪和刚果民主共和国所面对的地雷问题，训练出250只大鼠找寻被埋置在地底的爆炸物。哥伦比亚警方开发出一种新奇的项目，通过把大鼠和猫关在一起锻炼胆量使

3、其变得更专注,进而利用大鼠嗅觉灵敏的特点去探雷，据称成功率达96%。这些事例表明，大鼠的嗅觉能够对爆炸物识别,但是对大鼠进行训练有一定的难度。脑电信号是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性的电活动。这种电现象伴随着生命的始终，一旦死亡，电现象就会随之消失[1]。脑电信号检测应视为微弱信号检测的一种，脑电信号的输入信噪比可达1:105，而脑电信号的幅值属于微伏级。因此只有抑制噪声，才能检测出信号。随着对脑电信号的深入研究，出现了脑-机接口技术（BrainComputerInterface,BCI）。脑-机接口的定义是：不依赖于脑

4、的正常输出通路（外周神经系统及肌肉组织）的脑-机（计算机或其它装置）通讯系统[2]。随着电子技术和信号处理技术的不断发展，对脑电信号的采集和实时或短时信号处理已成为可能。1电极安装的研究嗅觉信号的传输会引起大脑海马区和嗅前核区的电位发生明显变化。传统的记录诱发脑电的方法在个体间的差异很大，且重复性不好。所以本文采用了一种新的植入式颅骨电极[3]记录大鼠嗅觉诱发电位的方法。可以看出植入电极记录出的波形与传统方法记录的没有明显差异，但幅值要大的多，同时植入电极在记录时基本无干扰。2大鼠嗅觉区脑电信号检测电路设计本文设计的大鼠嗅觉诱发电位

5、采集的硬件电路模块包括信号预处理模块、控制电路模块和无线传输模块。信号预处理模块包括前级放大电路、50Hz陷波器、高通滤波器、一级放大电路、低通滤波器、二级放大电路。脑电信号前置采集电路的整体框图[4]如图1前半部分所示。大鼠脑电信号采集系统的信号采集部分需要长时间的安置在大鼠身上，所以对所选芯片的功耗有严格要求。本文在设计电路和选择芯片的过程中，主要是以电路的性能和芯片的功耗为依据。7图1信号采集电路框图Fig.1Blockdiagramofsignalprocessingcircuit2.1前置放大电路设计在没有屏蔽的条件下，脑

6、电信号一般处在工频干扰，极化电压等背景噪声之下。要想从强大的背景噪声中提取微弱的脑电信号，就需要采集电路具有很高的性能[5]，而前置放大电路是整个电路的关键[6]。脑电信号的幅值在5µV-100µV之间，所以采用的集成运放要有小的失调电压。为了拟制共模信号的干扰，前置信号放大电路要有高的共模拟制比。本文采用集成运放OPA2277组成的三运放差分输入电路作为大鼠脑电信号采集电路的前置放大电路，如图2所示。OPA2277具有以下特性：1)高共模抑制比，可达140dB。2)偏置电流小，最大为1nA。3)偏置电压小，最大为10µV。4)电压

7、范围±2V到±18V。5)低静态电流：800μA/amp。6)低输入电压噪声：0.22μVPP（f=0.1to10Hz）7)低温漂：±0.1μV/°C图2信号采集前置电路Fig.2Preamplifiercircuit7三运放差分输入电路的优点是：差模信号放大倍数远高于共模信号（噪声）；决定增益的电阻（R1、Rp、R3）理论上对共模抑制比Kcmr没有影响，因此电阻的误差不重要[5]。前置放大电路的增益由R1、R2、R3、R5、R6决定，其增益计算公式为：这样，由前置放大电路就可以将微弱的脑电信号从背景噪声中提取出来。然后由后续电路对

8、信号做进一步处理。2.250Hz陷波器设计在非屏蔽条件下，50Hz工频干扰是脑电信号的主要干扰，虽然在前置放大电路对其以共模形式的干扰有较强的抑制作用，但工频干扰也有以差模信号的方式进入电路的，必须加以滤除。一般采用带阻滤波器加以滤除