•4个优先级是主动冠军,活跃的环境,活跃的社区,主动沟通。•通过新的子组和行动计划,增加对更广泛的体育锻炼和健康机会的关注•行动的重点是使每个人的身体活动正常,将身体活动嵌入日常生活中,包括扩大活动的机会,以在户外活动和支持最不活跃的人变得更加活跃,例如通过社会处方。•示例:马特比的社区小组支持将积极的会议纳入他们的社交时间,他们选择了波西亚。
摘要-本文旨在分析受试者在不同情绪状态下的真实生活(脑电图)EEG信号,并阐明情绪的影响如何反映在统计参数中。在适当的环境中捕获真实生活数据并进行处理。使用小波变换计算平均值、方差、标准差(STD)、偏度、功率、熵和均方根(RMS)值等统计特征。关键词-熵;功率;RMS值;小波变换。一、引言如今,由于人类生活方式的改变和忙碌的日程安排,会发生各种各样的后果,影响人类的整体健康以及心理健康和情绪稳定。各种情绪的发生反映在大脑各个点诱发的电位上。有多种技术可以观察大脑状态的变化,例如 CT 扫描 (计算机断层扫描)、脑磁图 (脑磁图)、磁共振成像 (磁共振成像)、功能磁共振成像 (功能磁共振成像) 和脑电图 (EEG)。每种技术都有自己的优点和局限性,因此也有各自的应用领域。脑电图是所有这些技术中最便宜的,但仍然可以提供更好的信息内容。脑电图是头皮上的电活动记录,可测量由大脑神经元内的离子电流流动引起的电压波动 [1]。对脑电图信号进行分类和降低数据维度对于降低时间复杂度和提高系统性能非常重要。有多种方法可以从脑电图信号中提取特征,但有效的特征选择是分析的关键因素。为了捕捉不同受试者的脑电图信号 (脑机接口),脑机接口使用 3 个电极:双耳各 2 个电极,头皮上的“CZ”位置(即头部正中央)第 3 个电极。受试者处于合适的环境中,引发不同的情绪,如快乐、愤怒和悲伤,并在每种情绪状态下收集数据。这些数据被采样并用于提取各种特征。EEG 信号的分析可以了解各种情绪状态。因此,这种分析可用于分析不同的情绪问题。但是,当从 EEG 信号中提取的特征数量过多时,EEG 信号的分析会变得耗时且复杂。因此需要减少这些特征。
