了解我们的教学包以及学生可以通过我们的软件附加组件学到什么

ClassBIT Sciences和LabBIT Biosignals是我们的教育包，其中包括专注于信号分析的软件扩展。OpenSignals 拥有一套数据分析插件，可以根据记录的数据创建报告并直接从信号中提取特征，而无需进行任何编码。

在本文中，您可以访问学生可以分析每种类型生物信号的所有有用特征、统计和光谱信息。

1.肌电图 (EMG) 分析插件

• 自动发作检测算法

• 时间和光谱特征提取

• 最大自主收缩依赖性统计分析

• 多通道信号处理

• 2 个选定肌肉激活的直接参数比较 

• 采集参数（开始、结束、持续时间）

• 激活特定参数：

• 开始和结束时间

• 潜伏

• 最大限度。& 分钟。幅度

• 峰峰值幅度

• 均方根

• 激活段积分（仅结果，不积分信号）

2.皮肤电活动 (EDA) 事件附加组件

• 皮肤电反应 (EDR) 潜伏期

• EDR幅度

• EDR上升时间

• EDR 恢复至 EDR 幅度 50% 的时间

• EDR 恢复至 EDR 幅度 63% 的时间

• 刺激后反应峰值

• 总功率估算

3.心率变异性 (HRV) 附加组件

时域参数：

• RRI 和 NNI 车速图

• RRI 和 NNI 直方图

• 最小、最大 & 均值 NNI

• NNI 系列的标准差 (SDNN)

• NNI 级数的均方根 (RMSSD) 。

• NN20（连续 NNI 之间的差异数 > 20ms）

• pNN20（NN20 与 NNI 总数的比率）

• NN50（连续 NNI 之间的差异数 > 50ms）

• pNN50（NN50 与 NNI 总数的比率）

• 平均心率

• NN50（连续 NNI 之间的差异数 > 50ms）

频域参数（韦尔奇方法）：

• 甚低频段 (VLF) 参数

• 低频段 (LF) 参数

• 高频段 (HF) 参数

• 峰值频率

• 绝对权力

• 归一化功率（低频和高频）

• 低频/高频比

非线性参数：

• 庞加莱图

• 沿短轴的标准差 (SD1)

• 沿长轴的标准偏差 (SD2)

• SD1/SD2 比率 

4.呼吸（PZT 和 RIP）分析插件

• 呼吸动态识别及总体分类

• 时间和光谱特征提取

• 统计幅度、频率和整体信号参数

• 呼吸周期间隔数据的直方图和功率谱密度

• 呼吸周期幅度参数：

• 最大值、平均值、标准差、均方根和总能量估计

• 频率参数：

• 呼吸频率（呼吸/分钟和f）

• 呼吸频率分类

• 呼吸间隔 (BBI) 参数：

• 最小值、最大值、平均值、标准差

• 连续 BBI 差异的均方根