腦-機接口(BCI)系統是通過腦電(EEG)信號實現人和計算機等設備之間的交流和控制的系統。本文闡述了基于BCI技術的無線智能家居系統的工作原理,利用單片機、LED燈組成視覺刺激器誘發得到穩態視覺誘發電位(SSVEP),再利用在LabVIEW平臺上的功率譜變換方法實時處理不同頻率刺激下產生的EEG信號,將其轉化為不同的指令,由無線射頻設備收發控制命令,實現家居設備的實時智能控制。實驗結果表明,10名受試者的正確率均達到100%,單個設備的平均控制時間為4 s,實現了家居設備的智能控制。
為了研究深部大腦電刺激對于癲癇等疾病的治療作用, 本文利用LabVIEW虛擬儀器環境和NI數據采集卡開發了一種閉環式電刺激系統, 用于實現癲癇電信號的自動檢測和刺激信號的輸出。設計了結合場電位的幅值、斜率和海岸線參數3個特征量的癲癇波自動判定新算法。大鼠海馬區癲癇模型的實驗測試結果表明, 該系統判定癲癇發作信號的正確率為91.3%, 誤檢率為8.0%。而且, 實時發生的高頻電刺激展示了其抑制癲癇發作的效果。此外, 系統設計了自動和手動等多種模式, 具有較高的適應性和靈活性。癲癇波判定的簡單時域算法也保證了系統具有較高的實時性, 為電刺激控制癲癇的實驗研究提供了一種簡便易用的設備。
研究基于希爾伯特黃變換(HHT)的心音包絡提取系統在LabVIEW上的完整實現。首先使用聲卡采集心音信號, 并在LabVIEW上實現了完整的基于HHT的心音采集、預處理和包絡提取功能的系統程序, 最后使用案例證明了該系統能夠簡便地實現心音信號采集、預處理和包絡提取。該系統較好地保留和顯示了心音包絡特征, 并且其程序和方法對振動、語音等的研究有重要的參考價值。
以LabVIEW為軟件平臺，以NIPCI 6251高精度數據采集卡為主要硬件，設計了一種基于中國人典型心電數據庫的心電信號發生器，可以在輸出心電信號的同時顯示心電信息的注釋，包括波形參數和診斷結果,可作為心電自動檢測分析儀器的重要輔助工具。