第111章 钢铁之躯的“神经末梢”—从护臂到脑波的回响 下
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父亲陈建国现在成了青河县的“名人”,走到哪里都有人尊称一声“陈工”或“陈老”。但他依然保持着朴实,大部分时间在“青河材料”厂的新技术培训中心,手把手地带年轻工人,传授那些源自“土法”却无比珍贵的经验。饭桌上,他津津乐道的是厂里新来的大学生技工,如何用数控机床完美复刻了他当年手工打造的某个关键模具零件。“时代在进步啊!”陈建国感慨,语气中带着欣慰和一丝“被超越”的落寞。
母亲李秀兰则是家里最坚实的后盾。她变着花样做陈默爱吃的菜,看着他熬夜后眼下的乌青,心疼地唠叨:“默啊,别光顾着那些铁疙瘩,多注意身体!你看小雪都知道按时休息做复健了!” 温馨的家常里短,洗去了陈默身上的硝烟味。
“脑波”重启:挑战巅峰的号角
除夕夜,窗外鞭炮声声。陈默在自己的小书房里,再次拿出了那个尘封的“脑波头套”。粗糙的布带,简陋的电极,承载着初中时“意念控制赛车”的天真梦想。
他连接上电脑,启动当年编写的简陋采集程序。将电极(重新涂抹导电膏)贴在自己的额头(采集额叶EEG,相对容易)。屏幕上,原始的脑电波形如同躁动的河流,夹杂着巨大的眼电(眨眼)、肌电(面部微动)伪迹和50hz工频干扰。
“第一步,降噪是地狱。”陈默自语。他调出李思远之前为肌电开发的数字滤波模块,尝试套用。效果有限。脑电信号更微弱,频率更低(delta, theta, alpha, beta, gamma),特征更模糊,伪迹更难分离。
他闭上眼睛,尝试集中注意力想象“左手握拳”。屏幕上,除了因闭眼导致的alpha波增强(枕叶更明显)外,在运动想象对应的感觉运动皮层区域(c3\/c4),信号变化极其微弱,淹没在噪声中。远不如肌电信号清晰可辨。
“难怪当年只能做个玩具…”陈默苦笑。但这次,他有了更强的技术后盾和更明确的目标:
1. 硬件升级:
电极:需要高密度、高导电性、低接触阻抗的干式或湿式脑电帽(64导联以上),准确定位感觉运动皮层。
放大器:超高输入阻抗、超低噪声、高共模抑制比的生物电放大器,是核心硬件瓶颈!当年“脑波头套”的放大器噪声太大。
Adc:高分辨率(24bit)、高采样率(>1000hz)。
2. 算法革命:
空域滤波: 如共空间模式(cSp),能极大增强运动想象相关脑电节律(如mu节律)的信噪比。
时-频-空域特征融合: 比单纯肌电更复杂。
深度学习: 卷积神经网络(cNN) 对处理EEG这种具有空间(电极位置)和时间序列特性的信号有天然优势,是突破精度的关键!但需要海量的高质量训练数据。
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