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通过 Muse 2 设备和冥想应用程序之间的蓝牙连接，利用物联网功能。该方法包括数据收集、预处理、特征提取和模型训练，同时利用物联网 (IoT) 功能。Muse 2 设备从多个电极记录 EEG 数据，然后在移动冥想平台内进行处理和分析。预处理步骤包括消除冗余列、处理缺失数据、规范化和过滤，利用支持物联网的技术。对 EEG 信号进行特征提取，利用平均值、标准差和熵等统计指标。使用预处理数据训练三种不同的模型，包括支持向量机 (SVM)、随机森林和多层感知器 (MLP)，并结合基于物联网 (IoT) 的方法。使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估模型性能，突出了物联网驱动技术的有效性。值得注意的是，MLP 和随机森林模型表现出了卓越的准确度和精确度，凸显了这种物联网集成方法的潜力。具体来说，这三个模型实现了较高的准确度，其中随机森林以 0.999 领先，其次是 SVM 以 0.959 和 MLP 以 0.99 紧随其后。这项研究不仅为脑机接口和辅助技术领域做出了贡献，还展示了一种将 Muse 2 设备无缝集成到冥想练习中的可行方法，通过物联网技术的附加功能促进自我意识和正念。
使用...增强冥想技巧和洞察力
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