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基于脑电图的脑机接口用于使用小波变换的手部辅助系统
摘要。多年来，机器人一直为人类带来巨大的用途。在人体无法按需求运作的情况下，机器人的功能在这些情况下非常有效。脑电图 (EEG) 控制的手部助手利用 EEG 信号和脑机接口 (BCI)。使用 Emotiv Insight 耳机从大脑获取 EEG 信号，然后对信号进行处理和特征提取，然后对信号进行调节，因为它是具有加性噪声的低幅度信号。使用小波变换对模拟信号进行信号处理。小波变换将有助于从模拟信号中提取信息。然后为信号分配签名以执行专用任务。滤波信号被提供给 Arduino Uno 的模拟引脚。借助 Arduino Uno 上内置的 ADC，数字数据也可在数字引脚上获得。然后通过 MATLAB 访问 Arduino 板。在不久的将来，如果它得到类似的输入，它将准确理解要执行什么操作。此外，机器人手部助手可以根据我们的需要进行操作。
使用小波和...识别中风后脑电图信号
中风后患者需要持续的康复治疗来恢复因发病而造成的功能障碍，因此需要监测设备。脑电信号反映了大脑的电活动，这也表明了中风后患者的恢复情况。然而，脑电信号处理模型需要提供中风后状态的信息。深度学习的发展使其可以应用于中风后患者的识别。本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）识别中风后患者的方法。小波作为机器学习的一个特征，用于提取脑电信号信息，反映中风后患者的状况。这个特征是Delta、Alpha、Beta、Theta和Mu波。此外，还根据中风后脑电信号的特点添加了这五个波的振幅特征。结果表明，特征配置对于区分至关重要。具有振幅和Beta特征的测试数据准确率为90%，而没有振幅或Beta特征的测试数据准确率为70%。实验结果还表明，自适应矩估计（Adam）优化模型比随机梯度下降（SGD）更稳定。但SGD可以提供比Adam模型更高的准确率。
使用离散小波变换和智能技术进行脑电信号分析以诊断神经系统疾病“2279
摘要：脑电图 (EEG) 信号分析至关重要，因为它是诊断神经系统脑部疾病的有效方法。在这项工作中，我们开发了一个系统来同时诊断一到两种神经系统疾病（二类模式和三类模式）。为此，我们研究了不同的 EEG 特征提取和分类技术，以帮助准确诊断神经系统脑部疾病：癫痫和自闭症谱系障碍 (ASD)。我们针对癫痫和 ASD 分析了两种不同的 EEG 信号模式，即单通道和多通道。独立成分分析 (ICA) 技术用于从 EEG 数据集中去除伪影。然后，使用椭圆带通滤波器对 EEG 数据集进行分割和滤波，以消除噪声和干扰。接下来，使用离散小波变换 (DWT) 从滤波信号中提取脑电信号特征，将滤波信号分解为子带 delta、theta、alpha、beta 和 gamma。随后，使用五种统计方法从脑电图子带中提取特征：对数带功率 (LBP)、标准差、方差、峰度和香农熵 (SE)。此外，将这些特征输入到四个不同的分类器中，即线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM)、k 最近邻 (KNN) 和人工神经网络 (ANN)，以对对应于其类别的特征进行分类。DWT 与 SE 和 LBP 的组合在所有分类器中产生最高的准确率。对于三类单通道和多通道模式，使用 SVM 的整体分类准确率分别接近 99.9% 和 ANN 的 97%。
使用离散小波对面部皮肤类型进行分类...
使用离散小波变换、对比度、局部二值模式和支持向量机对面部皮肤类型进行分类 INDRIYANI 1、I MADE SUDARMA 2 1 巴厘岛计算机信息和技术管理中学 (STMIK STIKOM Bali) 电子邮件：indry.joice@gmail.com 2 乌达亚纳大学 电子邮件：imasudarma@gmail.com 摘要 化妆品对皮肤有两种影响，即积极影响和消极影响。根据皮肤类型使用化妆品会对皮肤产生积极影响，而使用不适合皮肤类型的化妆品会对皮肤产生负面影响。每个人的皮肤类型都不一样，因此在决定购买合适的化妆品之前了解皮肤类型非常重要。本研究将利用数据挖掘的概念构建一个可以对面部皮肤类型进行分类的智能系统。本研究使用离散小波变换 (DWT)、对比度和局部二值模式 (LBP) 来提取面部图像中包含的特征，并使用支持向量机 (SVM) 作为分类器来确定面部皮肤类型。根据实验结果，证明了所提出的方法能够正确对面部皮肤类型进行分类。所提出的方法的平均分类准确率为 91.66%，平均运行时间为 31.571 秒。
通过小波压缩提高带宽利用率
传播、下载数据 1 持久自由行动 (OEF) 是阿富汗战争的正式名称，该战争始于 2001 年 10 月，至今仍在进行中。伊拉克自由行动 (OIF) 是伊拉克战争的正式名称，该战争始于 2003 年 3 月，结束于 2011 年 12 月。 2 X 波段是电磁频谱微波无线电区域的一部分，雷达频率为 8.0 – 12.0 GHz。X 波段的较短波长允许高分辨率成像雷达提供更高分辨率的图像，以进行目标识别和区分。
标题：基于小波的变分近似功能磁共振成像中的脑活动联合检测-估计
自从首次报道人类的血氧水平依赖性 (BOLD) 效应 (Ogawa 等人，1990) 以来，功能性磁共振成像 (fMRI) 就成为一种强有力的工具，可以非侵入性地研究感觉运动或认知任务与间接反映诱发神经活动的血流动力学 BOLD 反应之间的关系。fMRI 使我们能够确定当人类受试者受到特定刺激时哪些皮质区域会引起激活。fMRI 的主要目标之一是通过探索接受相同实验范式的一组受试者 (通常约 15 个) 来显示共同认知功能的存在。组级分析很大程度上依赖于公平的受试者内统计分析。后者传统上是使用基于实验设计矩阵的一般线性模型 (GLM) 进行的，该矩阵指定了对每个刺激的预期 BOLD 响应。这种 GLM 还假定了所谓的血流动力学响应函数 (HRF) 的预设形式。然而，将后者函数固定为某种规范形状似乎过于严格且具有误导性。事实上，正如各种实验所证明的那样，HRF 可能因受试者而异，甚至可能因给定受试者大脑皮层区域而异。