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本文研究了一种智能系统方法的开发，以解决某些疾病（例如肌萎缩性侧面硬化症（ALS））作为最主要类型的运动神经元疾病（MND）引起的完全锁定综合征（CLI）。在ALS的最后阶段，尽管身体运动受到限制，但患者将具有功能齐全的大脑和认知能力，能够感到疼痛但无法交流。本文旨在通过利用人脑在考虑特定的感觉或想象力作为交流方式时会产生的EEG来解决CLIS问题。目的是开发一种低成本且负担得起的系统，供患者与护理人员和家人进行交流。在本文中，提出了ASP（自动化传感器和信号处理选择）的新型EEG提取方法的方法，以选择最合适的感觉特征（SCF）来检测人类的思想和想象力。人工神经网络（ANN）用于验证结果。发现表明，脑电图信号能够捕获可以用作通信手段的想象信息； ASPS方法允许选择可靠交流的最重要功能。本文解释了定制安排中ASPS方法的实施和验证。因此，未来的工作将呈现出相对较高的志愿者，传感器和信号处理方法的结果。
增材制造的改进的失真补偿方法
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