摘要：为了方便脑电信息的研究与开发，文中以TI公司的ADS1299芯片为基础设计了集脑电采集、信号传输、信号处理等功能为一体的脑电开发平台，能够实时采集人体脑电信号并通过Wifi模块传输到上位机显示，并基于共空间模式算法（CSP）和支持向量机（SVM）对脑电信号进行特征提取和分类，同时预留接口供二次开发使用。在此设计中，完成了对系统整体的调试并开发了Matlab平台下的上位机软件。分析结果表明，该系统较为稳定，分类结果较为准确，符合预期的设计要求。 关键词：脑电采集；ADS1299；CSP；支持向量机
中图分类号：TN606；TP317 文献标识码：A 文章编号：
Design of EEG development platform based on ADS1299 chip
Wu Jin, Qi Luyu, Chen Jiazhi, Pang Yuexin, Gao Meng, Chen Siming
（TianGong University Control science and Engineering，TianJin 300387）
Abstract: In order to simplify the research and development of EEG information, this paper designs a EEG development platform based on ADS1299 chip, which integrates EEG acquisition, signal transmission, signal processing and other functions. It can collect human EEG signals in real time and transmit them to the host computer for display through Wifi, The feature extraction and classification of EEG signals are carried out based on CSP and SVM, and the interface is reserved for secondary development. In this design, the debugging of the whole system is completed, and the upper computer software based on MATLAB platform is developed. The analysis results show that the system is more stable, the classification results are more accurate, and meet the expected design requirements.
Key words: EEG Acquisition; ADS1299; Support Vector Machine;
0引 言
脑电波(Electroencephalogram, EEG)是人或动物大脑活动时神经元细胞在大脑皮层或者头皮表面的综合反映，准确和高效地对脑电信号进行分析，对于大脑功能的探索、脑科疾病
的具有重大的意义和价值[1]。
脑机接口（Brain Computer Interface，BCI），是指通过外围辅助设备对人活着动物的脑电信号进行采集并进行分类识别，将人的不同意图活
着想象与不同的脑电信号连接起来，最后把人的思维活动转换为命令信号，从而达到与外界交互的目的[1-3]。脑-机接口作为当前神经工程领域中最活跃的研究方向之一，在生物医学、神经康复和智能机器人等领域具有重要的研
究意义和巨大的应用潜力。其可以为
有运动障碍但是思维正常的人提供一种和外界的沟通方式，可以作为高危工作者在特殊环境下工作的一种辅助手段，可以作为新的安保手段[4]，甚至可以作为一种全新的娱乐方式。
BCI技术涉及到了脑电信号的采集、滤波、特征提取、分类等操作。由于EEG具有高随机性，非平稳的三大特点，且脑电信号大小一般处于微伏级别[5]，这使得脑电信号的采集成为BCI技术亟待解决的一个问题。
共空间模式算法(Common Spatial Pattern，CSP)在脑电信号的特征提取上得到了广泛的应用[6-7]。CSP是一种对两分类任务下的空域滤波特征提取算法，能够从多通道的脑机接口数据里面提取出每一类的空间分布成分。其基本原理是利用矩阵的对角化，到一组最优空间滤波器进行投影，使得两类信号的方差值差异最大化，从而得到具有较高区分度的特征向量。
对于脑电信号的分类，本系统采用了支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的方法[8]。SVM是一种二类分类器，其目的是要将输入的实例分为两类，当分类的实例距离这个超平面越远，越不可能被误分类，支持向量机的目的是得到能让实例距离很远的分离超平面对未知的新实例有很好的分类作用。同时我们将构建六个分类器，将二分类转换为四分类，用于运动想象的脑电分类。
目前，市面上关于脑电的产品和设计层出不穷，但这些产品大多存在数据封装，可开发性差的特点，这使得脑电信号的研究与开发存在较大的困难。基于此，本设计利用TI公司的AD1299芯片，设计了集脑电采集、预处理、特征提取、分类为一体的脑电开发平台，具有较大的市场前景和应用价值。
1 系统整体设计
本平台主要由硬件部分和软件部分组成。在硬件部分，以STM32F103ZE系列单片机为主控，通过ADS1299脑电采集芯片进行脑电信号的采集，放大以及模数转换。STM32读取脑电数据并通过HC-22Wifi芯片进行数据传输。在软件设计部分，通过Matlab的guide搭建上位机界面，同时内部调用Matlab程序进行带通滤波、CSP特征提取和 分类，同时设置多个交互控件进行参数设置,对处理结果和脑电信号进行可视化处理。系统的主要设计框图如图1所示。
图1 整体系统设计框架
Fig. 1 Overall design block diagram
2 硬件系统设计
2.1 ADS1299芯片外围电路设计
EEG信号比较微弱，如果要实现比较可靠的测量，最起码要实现一万倍以上的放大，因此对信号采集系统的放大、共模抑制、电源抑制、动态范围等指标都有很高的需求。EEG信号的采集主要通过TI的ADS1299芯片完成。
ADS1299是8通道、24-位同步采样模数转换器，具备颅外脑电图 (EEG) 和心电图 (ECG) 应用常用功能。每条通道中都有灵活的输入多路复用器（MUX）。通过选择SRB引脚，可控制任意输入通道配置成患者偏置输出信号。ADS1299的数据传输速率为250SPS至16kSPS，可通过激励电流阱/电流源在器件内部实现导联断开检测。ADS1299外部电路设计如图2所示。
图2 ADS1299外部电路设计
Fig.2 External circuit design of ADS1299
下位机实物如图3所示：
图3 下位机实物图
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