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World File Search System信号分析
深度学习驱动的电气信号分析
摘要 - 神经疾病代表着重大的全球健康挑战，推动了大脑信号分析方法的发展。头皮脑电图（EEG）和三颅内脑电图（IEEG）广泛用于诊断和监测神经系统状况。但是，数据集异质性和任务变化在开发强大的深度学习解决方案方面构成了挑战。该评论系统地检查了基于EEG/IEEG的深度学习方法的最新进展，使用46个数据集，重点介绍了7种神经系统条件的应用。我们探讨了数据利用率，模型设计和特定于任务的适应趋势，突出了预训练的多任务模型对于可扩展的可扩展解决方案的重要性。为了进步研究，我们提出了一个标准化的基准，用于评估各种数据集的模型以增强可重复性。这项调查强调了最近的创新如何改变神经诊断，并能够开发智能，适应性的医疗保健解决方案。
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响 使用太阳能的蓝牙控制草切割器 AI驱动的患者分析和诊断支持系统 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
1，2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生，Peth，3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授，Peth摘要：脑电图（EEG）信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。 关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWTEEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWT
使用经颅多普勒信号分析和适应性药物泵机制
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通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响
1，2，3最后一年的学生，4 4 4位CMR工程技术学院教授，海得拉巴摘要：目前通常用于使用手动处理设备切割草的技术。该项目旨在使用蓝牙模块功能来制造由Android应用控制的草切割机系统，该功能通过使用太阳能在电动机的帮助下运行。在前几天，草切割机由燃料和电能运营，这些燃料和电能是昂贵的，需要高维护。太阳能电池板用于给电池充电，因此无需向外部充电。与其他能源相比，基于太阳能的能源更易于使用，更有利，并且易于使用。通过使用太阳能电池板，我们可以利用阳光免费发电。捕获的太阳能用于为电池充电以进行草切割操作。机器的移动由自动模式或手动模式完全控制。蓝牙控制器通过Android应用程序运行该机器的运动和方向。整个系统的控制设备是微控制器。蓝牙模块和直流电动机连接到微控制器。通过蓝牙模块从Android电话应用程序接收到的数据被作为输入到控制器的输入，并且控制器在太阳能切割器的直流电动机上作用。在完成任务时，控制器加载了使用嵌入式“ C”语言编写的程序。关键字：Arduino，太阳能电池板，电池，DC电机，蓝牙模块，电机驱动器，继电器。
探索非欧几里得方法：基于图的脑电信号分析技术综合综述
1 加德满都大学理学院数学系，杜利凯尔，尼泊尔 2 加德满都大学工程学院计算机科学与工程系，杜利凯尔，尼泊尔 3 洛夫利专业大学计算机科学与工程学院，帕格瓦拉，印度 4 萨坦·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学计算机工程与科学学院计算机科学系，沙特阿拉伯 5 昌迪加尔大学计算机科学与工程系，旁遮普，印度 电子邮件：harish.bhandari@ku.edu.np (HCB)；yagya.pandeya@ku.edu.np (YRP)；jhakn@ku.edu.np (KJ)；sudan.jha@ku.edu.np (SJ)；s.alisher@psau.edu.sa (SA) *通讯作者 摘要 — 脑电图 (EEG) 信号广泛应用于情绪识别、情绪分析、疾病分类、睡眠障碍识别和疲劳检测。最近的研究突出了利用脑电信号分析神经系统疾病的积极探索。各种机器学习和深度学习技术，使用基于特征和欧几里得的方法，已被用于分析这些脑电信号。然而，非欧几里得方法已被证明在脑电信号研究中比欧几里得方法更有效。这种优势可能源于脑电信号的非线性和动态特性、大脑区域之间复杂的相互作用以及对常见脑电信号噪声的适应性。不幸的是，由于数据集不足、源代码不可用和图形表示的复杂性等限制，对脑电信号的图形表示的研究有限。因此，我们旨在对使用非欧几里得方法进行脑电信号分析的各种图形表示技术、图神经网络、现有方法和可用资源进行调查。此外，基于可视性图的方法已应用于单通道脑电信号，而图神经网络已被证明在多通道脑电信号分析中具有良好的结果。因此，调查得出结论，非欧几里得方法使用图形来映射大脑结构，而不是欧几里得结构。此外，在多通道脑电信号和图神经网络中加入可视性图将证明非欧几里得方法在脑电信号分析中的稳健性。关键词——脑电信号、图形表示、图神经网络、智能处理、深度分析
及时利用随机信号分析和机器学习技术的及时ICU结果预测，可容纳生命体征数据
摘要 - ICU是一个专门的医院部门，可为高风险的患者提供重症监护。重新征收护理的巨大负担需要准确，及时的ICU结果预测，以减轻重症监护需求施加的经济和医疗保健负担。现有的研究面临着挑战，例如提取困难，准确性低和资源密集的功能。一些研究探索了利用原始临床输入的深度学习模型。但是，这些模型被认为是不可解剖的黑匣子，从而阻止了它们的广泛应用。该研究的目的是使用随机信号分析和机器学习技术开发一种新方法，以有效地从ICU患者的实时时间序列的生命体征的实时时间序列中提取具有强大预测能力的特征，以进行准确，及时的ICU结果预测。结果表明，提出的方法提取了有意义的特征和优于基线方法，包括Apache IV（AUC = 0.750），基于深度学习的模型（AUC = 0.732，0.712，0.698，0.722）和统计特征分类方法（AUC = 0.765）。所提出的方法具有临床，管理和行政影响，因为它使医疗保健专业人员能够及时，准确地确定与预后的偏差，因此可以进行适当的干预措施。
糖尿病和乳腺癌：信号分析...
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利用机器学习进行脑电图信号分析
麻醉是外科手术中的关键，由于人工智能在医疗中的应用，麻醉正受到重新审视。精确控制暂时失去意识对于确保手术安全、无痛至关重要。传统的麻醉深度 (DoA) 评估方法依赖于身体特征，由于个体差异，已被证明不一致。为此，脑电图 (EEG) 技术应运而生，双谱指数等指标可提供可量化的评估。本文献综述探讨了 DoA 研究的当前范围和前沿，强调了利用 EEG 信号进行有效临床监测的方法。本综述对最近的进展进行了综合性综述，特别关注脑电图 (EEG) 技术及其在增强临床监测中的作用。通过研究 117 篇高影响力论文，本综述深入探讨了基于 EEG 的 DoA 分析中的特征提取、模型构建和算法设计的细节。对这些研究的比较评估突出了它们的方法和性能，包括与双频指数等既定指数的临床相关性。该综述确定了知识差距，特别是需要改进数据访问协作，这对于开发卓越的机器学习模型和用于患者管理的实时预测算法至关重要。它还要求改进模型评估流程，以确保在不同患者人群和麻醉剂中的稳健性。该综述强调了技术进步在提高麻醉的精确度、安全性和患者结果方面的潜力，为麻醉护理的新标准铺平了道路。本综述的结果有助于持续讨论脑电图在麻醉中的应用，为这一关键医疗实践领域的技术进步潜力提供了见解。
通过创新的视觉信号分析探索神经科学疾病检测的新视野
脑部疾病是全球面临的重大健康挑战，一直是全球死亡的主要原因。脑电图 (EEG) 分析对于诊断脑部疾病至关重要，但对于医务人员来说，解读复杂的 EEG 信号并做出准确诊断却极具挑战性。为了解决这个问题，我们的研究重点是将复杂的 EEG 信号可视化为医疗专业人员和深度学习算法容易理解的格式。我们提出了一种称为前向后向傅里叶变换 (FBFT) 的新型时频 (TF) 变换，并利用卷积神经网络 (CNN) 从 TF 图像中提取有意义的特征并对脑部疾病进行分类。我们引入了肉眼裸眼分类的概念，将领域特定知识和临床专业知识整合到分类过程中。我们的研究证明了 FBFT 方法的有效性，使用基于 CNN 的分类在多种脑部疾病中实现了令人印象深刻的准确率。具体来说，我们使用基于 CNN 的分类方法对癫痫、阿尔茨海默病 (AD) 、杂音和精神压力的准确率分别达到了 99.82%、95.91%、85.1% 和 100%。此外，在肉眼分类方面，我们对癫痫、AD、杂音和精神压力的准确率分别达到了 78.6%、71.9%、82.7% 和 91.0%。此外，我们结合了基于平均相关系数 (mCC) 的通道选择方法来进一步提高分类的准确性。通过结合这些创新方法，我们的研究增强了 EEG 信号的可视化，为医疗专业人员提供了对 TF 医学图像的更深入了解。这项研究有可能弥合图像分类和视觉医学解释之间的差距，从而更好地检测疾病并改善神经科学领域的患者护理。
双谱无创脑电信号分析可区分复杂和自然的抓握类型
摘要 — 双谱是频域分析中一种革命性的工具，它通过捕获频率分量之间的关键相位信息，超越了通常的功率谱。在我们的创新研究中，我们利用双谱分析和解码复杂的抓握动作，收集了来自五名人类受试者的脑电图数据。我们用三个分类器对这些数据进行了测试，重点关注幅度和相位相关特征。结果突出了双谱深入研究神经活动和区分各种抓握动作的惊人能力，其中支持向量机 (SVM) 分类器表现出色。在二元分类中，它在识别强力抓握方面实现了惊人的 97% 的准确率，而在更复杂的多类任务中，它保持了令人印象深刻的 94.93% 的准确率。这一发现不仅强调了双谱的分析能力，还展示了 SVM 在分类方面的卓越能力，为我们理解运动和神经动力学打开了新的大门。索引术语 —EEG（脑电图）、双谱、交叉双谱、握力解码和机器学习。