I. Tổng quan về tín hiệu điện não
Chương này trình bày các kiến thức cơ bản về tín hiệu điện não (EEG), bao gồm nguồn gốc, các dạng sóng cơ bản và vai trò của EEG trong nghiên cứu não bộ. EEG là phương pháp ghi lại hoạt động điện của não thông qua các điện cực đặt trên da đầu, không xâm lấn và có độ phân giải tốt. Các dạng sóng EEG bao gồm sóng Alpha, Beta, Theta, và Delta, mỗi loại có tần số và đặc điểm riêng biệt, phản ánh các trạng thái khác nhau của não bộ.
1.1. Nguồn gốc của tín hiệu EEG
Tín hiệu EEG bắt nguồn từ hoạt động điện của các tế bào thần kinh pyramidal trong vỏ não. Các tế bào này tạo ra điện thế postsynaptic, là thành phần chính của tín hiệu EEG. Sự sắp xếp và hoạt động đồng bộ của các tế bào này tạo ra các dao động điện có thể đo được trên da đầu.
1.2. Các dạng sóng EEG cơ bản
Các dạng sóng EEG được phân loại theo tần số, bao gồm sóng Alpha (8-13 Hz), Beta (13-35 Hz), Theta (4-8 Hz), và Delta (0.5-4 Hz). Mỗi dạng sóng liên quan đến các trạng thái khác nhau của não, từ thư giãn đến hưng phấn hoặc ngủ sâu.
II. Ứng dụng sóng điện não trong nhà thông minh
Chương này tập trung vào việc ứng dụng tín hiệu EEG trong hệ thống nhà thông minh. Nhà thông minh là một giải pháp công nghệ giúp tự động hóa các thiết bị trong nhà, nâng cao chất lượng cuộc sống. Việc sử dụng EEG để điều khiển thiết bị trong nhà thông minh đặc biệt hữu ích cho những người khuyết tật vận động, giúp họ có thể tương tác với môi trường xung quanh một cách dễ dàng hơn.
2.1. Tổng quan về nhà thông minh
Nhà thông minh là hệ thống tích hợp các thiết bị điện tử và công nghệ thông tin để tự động hóa các hoạt động trong nhà. Các thành phần cơ bản bao gồm hệ thống điều khiển, cảm biến và thiết bị thông minh. Việc điều khiển các thiết bị này thông qua EEG mở ra một hướng tiếp cận mới, đặc biệt là cho người khuyết tật.
2.2. Xây dựng hệ thống điều khiển bằng EEG
Hệ thống điều khiển thiết bị trong nhà thông minh bằng EEG bao gồm các bước thu thập tín hiệu, xử lý và phân tích tín hiệu, sau đó chuyển đổi thành các lệnh điều khiển. Các kỹ thuật như DWT (Biến đổi Wavelet rời rạc) và PCA (Phân tích thành phần chính) được sử dụng để trích xuất và chọn lọc đặc trưng từ tín hiệu EEG.
III. Xây dựng mô hình mô phỏng
Chương này mô tả quá trình xây dựng mô hình mô phỏng hệ thống điều khiển thiết bị trong nhà thông minh bằng EEG. Mô hình bao gồm các module thu thập tín hiệu, xử lý tín hiệu và giao tiếp với các thiết bị thông minh. Kết quả thử nghiệm cho thấy khả năng ứng dụng thực tế của hệ thống này trong việc điều khiển các thiết bị như đèn, TV thông qua tín hiệu EEG.
3.1. Phát biểu bài toán
Bài toán đặt ra là xây dựng một hệ thống có thể điều khiển các thiết bị trong nhà thông minh thông qua tín hiệu EEG. Hệ thống cần đảm bảo độ chính xác cao và thời gian phản hồi nhanh để đáp ứng nhu cầu thực tế.
3.2. Kết quả và thảo luận
Kết quả thử nghiệm cho thấy hệ thống có thể điều khiển thành công các thiết bị như đèn và TV thông qua tín hiệu EEG. Tuy nhiên, vẫn còn một số hạn chế như độ trễ trong xử lý tín hiệu và độ chính xác cần được cải thiện trong các nghiên cứu tiếp theo.
