Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
|
pm:prj2025:apredescu:victor.mandescu [2025/05/28 02:30] victor.mandescu |
pm:prj2025:apredescu:victor.mandescu [2025/05/29 14:44] (current) victor.mandescu |
||
|---|---|---|---|
| Line 28: | Line 28: | ||
| * OLED SSD1306 | * OLED SSD1306 | ||
| * Electrozi | * Electrozi | ||
| - | * microSD Card Reader | ||
| * Placa PCB pentru prototipare | * Placa PCB pentru prototipare | ||
| * Condensatoare, rezistente, breadboard si power bank | * Condensatoare, rezistente, breadboard si power bank | ||
| * Interfete Hardware: | * Interfete Hardware: | ||
| * I2C cu dispozitivele conectate (oled si ads1115) are rolul pentru a transmite date intre microcontroler si senzori/afisaj. | * I2C cu dispozitivele conectate (oled si ads1115) are rolul pentru a transmite date intre microcontroler si senzori/afisaj. | ||
| - | * SPI pentru microSD Card Reader. Are rolul de a salava masuratori EEG in fisiere CSV. | + | * USART pentru transmiterea datelor de pe esp32 catre laptop, apoi prelucrate in python. |
| * ADC pentru citirea semnalului EEG. Am pornit de la faptul ca semnalul preluat de la electrozi este foarte slab, de ordinul microvoltilor. Ca sa-l pot duce intr-un interval masurabil, am folosit un amplificator de instrumentatie INA333, care amplifica diferenta de potential dintre cei 2 electrozi in zona milivoltilor. Dupa amplificare, semnalul trece printr-un filtru trece-jos de tip Sallen-Key, implementat cu amplificatorul MCP6002, configurat cu o frecventa de cut-off de 40 de Hz, pentru a elimina zgomotul de retea si alte interferente. Astfel, raman doar gamele dorite ale EEG-ului: Delta, Theta, Alpha, Beta, pe care ulterior le poate analiza convertorul ADC. | * ADC pentru citirea semnalului EEG. Am pornit de la faptul ca semnalul preluat de la electrozi este foarte slab, de ordinul microvoltilor. Ca sa-l pot duce intr-un interval masurabil, am folosit un amplificator de instrumentatie INA333, care amplifica diferenta de potential dintre cei 2 electrozi in zona milivoltilor. Dupa amplificare, semnalul trece printr-un filtru trece-jos de tip Sallen-Key, implementat cu amplificatorul MCP6002, configurat cu o frecventa de cut-off de 40 de Hz, pentru a elimina zgomotul de retea si alte interferente. Astfel, raman doar gamele dorite ale EEG-ului: Delta, Theta, Alpha, Beta, pe care ulterior le poate analiza convertorul ADC. | ||
| {{victor.mandescu_schema-hw.jpg}} | {{victor.mandescu_schema-hw.jpg}} | ||
| ===== Software Design ===== | ===== Software Design ===== | ||
| + | Acest cod de Arduino are rolul de a afisa in timp real graficul evolutiei tensiunii EEG preluate de la convertorul analog-digital ADS1115. Tensiunea este citita de pe canalul A0 si transmisa atat catre ecranul OLED pentru vizualizare. Prelucrarea ulterioara a semnalului EEG (incadrarea in benzi de frecventa) este realizata de codul python. | ||
| <file ino eeg_final_code.ino> | <file ino eeg_final_code.ino> | ||
| #include <Wire.h> | #include <Wire.h> | ||
| Line 160: | Line 159: | ||
| </file> | </file> | ||
| + | In implementarea mea am folosit doua coduri de python. | ||
| + | Primul script de python are rolul de a colecta datele transmise de ESP32, folosind biblioteca pyserial. Prin aceasta metoda pot capta in timp real tensiunile masurate cu o rata de esantionare de 250 Hz. Aceasta valoare este cea mai potrivita pentru analiza EEG (teorema Nyquist). Datele apoi sunt salvate intr-un fisier CSV, pentru a fi procesate de o biblioteca cu metode numerice mai avansate comparativ cu Arduino, in special pentru prelucrarea semnalelor. | ||
| + | |||
| + | Al doilea cod realizeaza analiza de frecventa a semnalului EEG prin aplicarea Transformatei Fourier. Pe baza acesteia am incadrat fiecare valoare in banda ei specifica, apoi la final facandu-se o analiza prompta a tot ce s-a intamplat pe parcursul analizei. | ||
| + | Pentru observarea mai clara a semnalului, deoarece initial am fost pacalit si de osciloscop si de semnalul afisat pe oled, am crezut ca este zgomot, dar daca am amplificat artificial in codul arduino cu 10 semnalul, se poate observa foarte clar diferenta dintre zgomot si montajul electrozilor pe frunte si mastoida. | ||
| <file python get_data.py> | <file python get_data.py> | ||
| import serial | import serial | ||
| Line 281: | Line 285: | ||
| ===== Rezultate Obţinute ===== | ===== Rezultate Obţinute ===== | ||
| + | In urma experimentelor, se observa o diferenta clara intre zgomot si semnalul EEG valid, obtinut prin montarea corecta a electrozilor. | ||
| - | <note tip> | + | De exemplu, atunci cand electrozii au fost lasati in aer, analiza in frecventa a aratat o valoare extrem de ridicata in banda Delta (~11400) semnaland un zgomot evident. |
| - | Care au fost rezultatele obţinute în urma realizării proiectului vostru. | + | |
| - | </note> | + | In schimb, in conditii reale, cu montajul plasat corect, s-au putut observa variatii semnificative in benzi, in functie de comportament (gama beta creste atunci cand vorbim sau gandim, alpha cand inchidem ochii si delta posibil un mic zgomot sau stare de oboseala). |
| + | |||
| + | Filmulet cu electrozii neconectati, zgomot: https://www.youtube.com/shorts/eSiJnOe5d7s | ||
| + | |||
| + | Mai jos imagini ale testarii efective cu electrozii conectati, dura foarte mult ca videoclip sa inregistrez o varietate de benzi. | ||
| + | |||
| + | {{victor.mandescu_electrozi_deschisi.jpg?400x300 }} | ||
| + | {{victor.mandescu_electrozi_inchisi.jpg?400x300 }} | ||
| + | {{ victor.mandescu_rezultate.jpg?400x300 }} | ||
| ===== Concluzii ===== | ===== Concluzii ===== | ||
| + | Chiar daca filtrarea hardware nu elimina complet toate sursele de zgomot, se vede clar diferenta intre semnalul zgomotos si semnalul real cu montajul aplicat corect. Atunci cand am testat, se observa variatii corelate cu activitate, de exemplue, Beta creste cand vorbesc sau ma concentrez, iar Alpha apare usor cand sunt relaxat cu ochii inchisi. Am incercat sa stau cat mai nemiscat si relaxat in timpul inregistrarii si am certitudinea ca valorile reflecta favorabil activitate cerebrala reala, nu zgomot sau miscari musculare. | ||
| + | |||
| + | Totusi, exista si niste cazuri care ne spun ca exista zgomot: componente mici din banda Gamma sau usoare variatii la Delta pot proveni din zgomot, interferente electromagnetice sau chiar miscari musculare subtile. Putem imbunatati aceste defecte printr-o filtrare hardware mai eficienta sau prelucrare digitala mai avansata. Zgomotul ramas mai poate fi redus si prin contactul bun al electroziilor cu pielea, mai ales la persoanele cu par, unde amplasarea electrozilor influenteaza mult calitatea semnalului. | ||
| ===== Download ===== | ===== Download ===== | ||
