EEG滤波器设计挺有意思的,激情分享下

看到个滤波器设计的比较有意思,写一下写一下。爱写。
整个EEG信号链主要由以下滤波模块组成:
EEG信号源

[AD620仪用放大器]

[Stage2] Twin-T Notch(有源陷波)

[Stage3] HPF (7Hz) ──┐
├── Sallen-Key 高通(2阶,有源)
[Stage4] LPF (31Hz) ─┘

[Stage5] HPF(1Hz)+非反相放大器(+ LPF@160Hz)

[Stage6] Twin-T Notch(有源陷波)

→ 声卡(1V范围)

阶段 滤波类型 截止频率 / 中心频率 设计目的
Stage 2 60Hz Notch Filter 60 Hz 抑制工频干扰(市电噪声)
Stage 3 High-Pass Filter (HPF) 7.23 Hz 去除皮肤电导低频漂移,保留 alpha/beta 脑电波
Stage 4 Low-Pass Filter (LPF) 31.23 Hz 去除高频干扰,保留 beta 以下频段
Stage 5 前段 HPF 1 Hz 再次去除低频漂移(皮肤电导/运动伪迹)
Stage 5 后段 LPF 160 Hz 高频限幅保护,抗 alias
Stage 6 60Hz Notch Filter 60 Hz 输出前再次消除工频干扰

Stage 2: 60Hz Notch Filter(陷波器)

有源陷波器,消除市电干扰;使用对称 RC 结构,中心频率为:
image

假设目标为 60Hz,可选择:
R=12 Ω
C=220 nF
则:
image

注意事项:
需要极低误差的电阻,尤其是 12Ω,要精准匹配,否则陷波频率偏移;可以用 trimmer 电阻微调陷波点。

Stage 3: 7.23Hz High-Pass Filter(二阶)

二阶高通滤波器(可能为 Sallen-Key 结构),截止频率为7.23 Hz
抑制 Galvanic Skin Response(皮肤导电变化)带来的低频干扰;舍弃 delta (0.5–4Hz) 与 theta (4–8Hz) 波段,专注于 alpha/beta 波段。
电路结构:Sallen-Key 高通(2阶)

设计:

设计值约为:
f_c=7.23 Hz
R_1=R_2=180 kΩ,
C_1=C_2=100 nF
验证:
image

说明这可能通过调整实际 C 值使其略降至 7.23Hz,例如使用 220nF + 100nF 组合。

Stage 4:低通滤波器(LPF @ 31.23 Hz)
抑制高频肌电干扰(EMG)与系统噪声,使用Sallen-Key LPF(2阶)
同样使用:


设定目标 f_c=31.23 Hz,假设:
R=47kΩ
C=220 nF
则估算:
image
要实现 31Hz,可以搭配:
R=22k
C=220nF
image

Stage 5a:1Hz 高通滤波器(RC)
进一步滤除极低频伪迹、运动慢漂等;简单 RC 高通:

输入 --C--+--R-- 地
          |
        输出

截止频率:
f_c=1/2πRC “(8)”
选择:
R=1MΩ,
C=160 nF
image
Stage 5b:160Hz 低通滤波器(RC)
抑制高频尖峰,防止 aliasing,缓冲信号。
RC 滤波器:
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选择:
R=100kΩ
C=10nF
则:
image
非常接近目标值 160Hz。
该设计形成一个 带通滤波器带形响应,专注于 8–30 Hz 区间的脑电信号:
通带范围:约 7Hz 到 30Hz(alpha ~ beta)
双级 notch 有效抑制 60Hz;组合低通与高通形成带通窗;多极设计 → 快速滚降 → 精准抑制目标频段外信号
对了这个设计来源于这个,放个来源在这:DIY EEG (and ECG) Circuit : 12 Steps (with Pictures) - Instructables

为什么用有源滤波器?

有源滤波器是指使用运算放大器(Op-Amp)构建的滤波电路,区别于只有电阻、电容、电感组成的无源滤波器。优点包括:
无需电感器,利于集成和低频设计;增益可调(带放大能力);响应更锐利(高阶)。
OKOK,滤波器的内容非常多,截止这里就不写了,说一点别的滤波器,这个滤波器在 TIA 的应用里面也有(我称为双 T 型滤波器):

Sallen-Key 滤波器是什么?

Sallen-Key 滤波器是一种使用 运算放大器 + RC 网络 构建的 二阶主动滤波器结构,具备:响应陡峭(–40 dB/dec);抗源阻抗干扰(因运放缓冲)
低通滤波器(LPF)

Vin ──R1──+─────+─────→ Vout
          |     |
         C1    R2
          |     |
         GND   C2
                |
               GND

(非反相缓冲结构,Vout 接运放+,反馈接 -)
标准单位增益:


对于 对称设计:
R_1=R_2=R,C_1=C_2=C
则:
image
当 A=1(单位增益缓冲)时,Q=1/2(无共振)
高通滤波器(HPF)
与 LPF 类似,电容电阻互换位置:

Vin ──C1──+─────+─────→ Vout
          |     |
         R1    C2
          |     |
         GND   R2
                |
               GND

同样适用于:
image

模块 类型 结构 元件估值
Stage 3 高通 HPF Sallen-Key f_c=7.23 Hz ,R=180kΩ,C=100nF
Stage 4 低通 LPF Sallen-Key f_c=31.23 Hz ,R=22kΩ,C=220nF
![image 690x410](upload://hBTr6yy0ftd7Z00tG9xXJckVFtx.png)
展示了同一组参数下(R = 22kΩ, C = 220nF,截止频率 fc ≈ 33 Hz)构建的:

Sallen-Key 二阶低通滤波器(LPF)

Sallen-Key 二阶高通滤波器(HPF)

滤波器里面有个参数叫 Q 值,我们看看 Q 值的变化:


Sallen-Key 二阶低通滤波器 在不同放大器增益(A)下,对应的 Q 值变化对频率响应的影响

调整 Sallen-Key 中的反馈增益(A)可以间接控制滤波器的选择性和响应锐度(Q);高 Q 提升频率选择性,但太高可能导致过冲 / 振荡

对于 EEG 电路这种生理信号处理,一般推荐:A ≈ 1.5,Q ≈ 0.67 ~ 0.707(近似 Butterworth,平滑稳定)

把它用在 EEG 里面看看:
低 Q(如 A=1.0):响应慢但极为稳定,适合需要无过冲的生理信号处理

中 Q(如 A=1.5):平衡速度与稳定性,常用于 EEG/ECG 滤波

高 Q(A≥2.5):增强频率选择性但会带来时域振铃,适合某些频率追踪应用(如滤掉接近干扰)

过高 Q(A→3):系统临界振荡,容易失控,不推荐用于稳态测量(最大的波形)

上面的滤波器是高低通级联的:


蓝色曲线:原始信号包含:

10 Hz α 波(目标)

60 Hz 工频干扰

200 Hz 高频 EMG 干扰

橙色曲线 :带通滤波后信号,10 Hz α 波显著突出,干扰被有效去除


蓝色谱线:原始信号频谱,10Hz、60Hz、200Hz 清晰存在

橙色谱线:经过带通滤波后,保留 10Hz,60Hz 与 200Hz 衰减明显;对 EEG 通带(7–30Hz)之外的频率有良好抑制。

可以看看不同带宽设置(例如 1–50Hz vs 8–12Hz)对信号保留和干扰去除的影响:

信号组成(Raw Input):

α波(10 Hz) + β波(20 Hz)+ θ波(5 Hz)+ γ波(40 Hz);工频干扰(60 Hz)+ 高频肌电干扰(150 Hz)。




原始信号:有明显多频成分:5、10、20、40、60、150 Hz

1–50 Hz:去除 60Hz 以上噪声,但仍保留 γ波(40Hz)

7–30 Hz:去除 θ 和 γ,仅保留 α+β,工频和高频抑制强

8–12 Hz:精准保留 α 波,其他全部压制

如果没带好,出现了非平稳的信号,对这个滤波器如何影响?


模拟的“ERP(事件相关电位)”突发信号在不同带通滤波器下的,具体说明如下:

输入信号组成:

ERP 脉冲信号:中心频率为 10Hz、由高斯窗调制的 α 波(模拟短时诱发反应)

持续 β 波(20Hz):背景节律

EMG 噪声:随机高频成分(模拟真实脑电背景干扰)
写在最后:官方能不能更新一个键入公式的功能~~~~~

<完>