的EEG脑电中。

    所以分析ERP信号一般需要使用特定的技术手段才行。

    不过对于徐川来说，这并不是什么难事，甚至都轮不到他自己动手，小灵就能够直接动用超算中的各种工具完成。

    有了特定的分析方向，在小型超算的加持下，相关的数据分析工作很快就完成了。

    看着屏幕上的分析结果，徐川嘴角勾起了一丝幅度。

    果然，他的猜测是对的，问题就出在更为微弱的ERP事件相关电位信号上。

    大脑和人体的活动，远比他想象的更加神奇。

    通常情况下，医学界普遍认为，对于控制躯干运动的神经信号，是由主动信号的8-100Hz的α波、β波、γ波等脑电波主导的。

    比如8-13Hz的α波，一般控制着放松状态下的脑电活动。

    如人在静坐、放松、关闭眼睛时，α波会逐渐增高。

    同时，α波还与认知加工任务的执行、手眼协调能力、情感调节等方面有一定的关系。

    而13-30Hz的β波，多与活跃的认知加工任务有关，如思维决策、注意力等。

    尤其是在肌肉运动执行中，β波能够提供关于肌肉的不同段落运动速度和握力控制的信息。

    还有可以反映肌肉紧张度和肌肉缩短的速率的γ波。

    这些主动性脑电波通常被认为是控制人体活动的主要电信号。

    而那些更低层次的自然微弱脑电信号，通常控制着人体的潜意识活动。

    但从目前的情况来看，两者之间的关系可能更加的微妙。

    运动也不全是主动性脑电波信号完成的，在人体的剧烈活动中，弱频次的脑电波信号也会对肌肉做出一定程度的指挥！

    快速的将电脑上的分析数据整理出来，徐川嘴角勾起一抹弧度。

    尽管对脑电波的研究并不是多么的深入，但数学上的直觉告诉他问题就出现在这里！

    PS：生物方面的东西不是很懂，如果有什么有问题的地方，或者刚好有这方面的大佬在看，写错了的话别介意。

    我也被整的头晕脑胀的，资料看了一大堆，但是人是懵的。

    后面不搞这么复杂了，直接爽吧ψ(｀)ψ