摘要:近年来,多元同步指数(MSI)算法作为一种新的频率检测方法,在基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口(BCI)研究中受到越来越多的关注。然而,MSI算法难以充分利用脑电图(EEG)中与SSVEP相关的谐波分量,限制了MSI算法在BCI系统中的应用。在本文中,我们提出了一种新的滤波器组驱动的MSI算法(FBMSI)来克服该限制并进一步提高SSVEP识别的准确性。我们通过开发一个6命令SSVEP-NAO机器人系统并进行大量实验分析来评估FBMSI方法的有效性。首先使用从9名受试者采集的EEG进行离线实验研究,以研究不同参数对模型性能的影响。离线结果表明,所提出的方法取得了稳定的改进效果。我们进一步对六名受试者进行了在线实验,以评估所开发的 FBMSI 算法在实时 BCI 应用中的效果。在线实验结果表明,FBMSI 算法使用仅一秒的数据长度即可获得 83.56% 的平均准确率,比标准 MSI 算法高出 12.26%。这些广泛的实验结果证实了 FBMSI 算法在 SSVEP 识别中的有效性,并展示了其在改进的 BCI 系统开发中的潜在应用。
*由于某些用户输入了大量无意义的问题(例如“a”或“a”),因此在计算时排除了演示实验期间一次使用时提问超过 300 个问题的用户的所有问题。
1越南越南医学院的军事医疗司令部和组织部; 2泰国泰国医学与药学大学妇产科,越南泰国泰国; 3越南HA NOI国家内分泌学院要求治疗部; 4国家内分泌医院,越南哈诺伊; 5越南河内越南医学大学军事医院103号传染病系; 6越南哈诺伊越南军事医科大学103军事医院风湿病学和内分泌学系; 7越南哈诺伊越南军事医科大学103军事医院血液学和输血中心; 8越南越南越南越南越南越南军事医院军事医院妇产科
Nitin Sharma 博士,阿米蒂药学院,澳大利亚大学城大学,诺伊达 免疫激活/失活:对疾病管理的影响 Havagiray Chitme 博士,阿米蒂药学院,澳大利亚大学城大学,诺伊达 卵巢颗粒细胞在内源性应激源刺激下表达的致癌基因
2024 年 8 月 9 日 — 微电子。公众有限公司。泰铢。58%。港币。100%。美元。韩亚微电子。投资有限公司。100%。韩亚微电子。(柬埔寨)。有限公司。
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我们先从经典信息论中的法诺不等式说起。一个马尔可夫链 X → Y → ˆ X,其中一个随机变量 X,以及从观测 Y 中得到的估计 ˆ X。最简单的理解是,这个马尔可夫链就是一个通信信道,其中 Y 等于噪声加上 X,ˆ X 是基于 Y 做出的估计。因此,最好的情况是 H(X|ˆ X)=0,这意味着我们的估计完全恢复了原始的 X 而没有错误,但是在大多数其他情况下这基本上是不可能的,因此我们感兴趣的是通过信道丢失了多少信息,换句话说,H(X|ˆ X),给出了估计 ˆ X 时 X 还有多少不确定性。因为它不是理想的,所以出错是不可避免的,我们定义 P e=P(ˆ X ̸= X) 和一个新的随机变量 Z [2]。