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在 0.18 中订购用于生物电信号的 delta‐sigma 调制器...
摘要：本文介绍了一种基于二阶 delta-sigma 调制器的紧凑型低功耗 CMOS 生物电信号读出电路。该转换器使用电压控制的基于振荡器的量化器，通过单个无运算放大器的积分器和最少的模拟电路实现二阶噪声整形。已经使用 0.18 µ m CMOS 技术实现了原型，其中包括相同调制器拓扑的两种不同变体。主调制器已针对 300 Hz–6 kHz 频段的低噪声神经动作电位检测进行了优化，输入参考噪声为 5.0 µ V rms ，占地面积为 0.0045 mm 2 。另一种配置具有更大的输入级以降低低频噪声，在 1 Hz–10 kHz 频段实现 8.7 µ V rms ，占地面积为 0.006 mm 2 。调制器电压为 1.8 V，预计功耗为 3.5 µ W。
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
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。
柔软的弹力电极使用电信号模拟触摸感觉
聚合物电极将激光切割成弹簧形的同心设计，并连接到硅基板上。“此设计可增强电极的可伸缩性，并确保电流靶向皮肤上的特定位置，从而提供局部刺激以防止任何疼痛。” Abdulhameed Abdal博士说。加州大学圣地亚哥分校的机械和航空航天工程系的学生和该研究的另一位联合首先作者。Abdal和Blau与UC San Diego Nano Engineering本科生Yi Qie，Anthony Navarro和Jason Chin合成电极的合成和制造。
现代机器学习算法根据脑电信号对认知和情感状态进行分类
从脑信号中估计认知或情感状态是创建被动脑机接口 (BCI) 应用程序的关键但具有挑战性的一步。到目前为止，从 EEG 信号中估计心理工作量或情绪仅在中等分类准确度下可行，因此导致不可靠的神经自适应应用。然而，最近的机器学习算法，特别是基于黎曼几何的分类器 (RGC) 和卷积神经网络 (CNN)，已显示出对其他 BCI 系统（例如运动想象-BCI）的前景。然而，它们尚未在认知或情感状态分类方面进行正式研究和比较。因此，本文探讨了此类机器学习算法，提出了它们的新变体，并与经典方法对它们进行了基准测试，以从 EEG 信号中估计心理工作量和情感状态（效价/唤醒）。我们研究了这些方法，同时进行了受试者特定和受试者独立的校准，以走向无校准系统。我们的结果表明，在心理负荷研究的两种条件下，CNN 的平均准确率最高，尽管差异并不显著，其次是 RGC。然而，对于情绪数据集（一个训练数据较少的数据集），同一个 CNN 在两种条件下的表现都不佳。相反，事实证明，使用我们在本文中介绍的滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，RGC 具有最高的平均准确率。因此，我们的结果有助于提高从 EEG 进行认知和情感状态分类的可靠性。它们还提供了有关何时使用哪种机器学习算法的指导。
通过脑电信号测量认知好奇心的状态
摘要 — 了解好奇心背后的神经生理机制并因此能够识别一个人的好奇心水平，将为神经科学、心理学和计算机科学等众多领域的研究人员和设计师提供有用信息。揭示好奇心的神经相关性的第一步是在好奇状态下收集神经生理信号，以便开发信号处理和机器学习 (ML) 工具来识别好奇状态和非好奇状态。因此，我们进行了一项实验，其中我们使用脑电图 (EEG) 测量参与者在被诱导进入好奇状态时的大脑活动，使用琐事问答链。我们使用两种 ML 算法，即滤波器组公共空间模式 (FBCSP) 与线性判别算法 (LDA) 相结合，以及滤波器组切线空间分类器 (FBTSC)，以将好奇的 EEG 信号与非好奇的 EEG 信号进行分类。总体结果表明，两种算法在 3 到 5 秒的时间窗口内均获得了更好的性能，表明最佳时间窗口长度为 4 秒（FBTSC 的分类准确率为 63.09%，FBCSP+LDA 的分类准确率为 60.93%）可用于基于 EEG 信号的好奇心状态估计。索引术语 — 好奇心 - 心理状态 - 学习 - 脑电图 - 被动脑机接口
量子支持向量机应用于黎曼几何的脑电信号分类
有关量子计算的文献表明，与传统计算相比，量子计算在计算时间和结果方面可能更具优势，例如在模式识别或使用有限的训练集时 [14, 5]。一个无处不在的量子计算库是 Qiskit [1]。Qiskit 是一个在 Apache 2.0 下分发的 IBM 库，它同时提供量子算法和后端。后端可以是本地机器，也可以是远程机器，可以模拟它，也可以是量子机器。Qiskit 对您想要使用的机器类型的抽象使量子算法设计变得无缝。Qiskit 实现了支持向量类分类器的量子版本，称为量子增强支持向量分类器 (QSVC) [10]。在分类任务复杂的情况下，QSVC 可能比传统 SVM 更具优势。任务复杂性随着数据编码为量子态、可用数据的数量和数据质量的提高而增加。在 [6] 中，我们提出量子分类可能对依赖脑电图 (EEG) 的脑机接口具有巨大的潜力。基于这个想法，我们研究了 EEG 信号量子分类的可行性 [7]，通过使用 QSVC 结合黎曼几何 -
面向脑电信号处理的脑启发基础模型：我们的观点
近年来，人工智能和机器学习 (ML) 彻底改变了各个科学技术领域，在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健方面取得了重大进步（Esteva 等人，2019 年）。尽管取得了这些进展，但由于大脑活动的复杂性和非平稳性，将这些技术应用于脑电图 (EEG) 信号的分析仍面临独特的挑战。EEG 是实时了解大脑动态的关键工具，常用于临床诊断、认知神经科学和脑机接口（Schomer and Lopes da Silva，2017 年）。然而，EEG 信号的噪声和高维性质使得标准深度学习模型难以有效应用。基础模型（例如基于 Transformer 的架构）在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出前所未有的性能（Vaswani，2017 年；Radford 等人，2021 年）对于应对这些挑战大有希望。这些模型在海量数据集上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，从而具有广泛的泛化和适应性。然而，它们在脑电图分析中的有效性有限，因为它们往往缺乏捕捉时间精度和生物合理性的机制，而这些对于准确建模脑信号至关重要（Roy et al., 2019）。克服这些限制的一个有希望的方向是将受脑启发的算法融入基础模型。受脑启发的算法，例如脉冲神经网络 (SNN)、分层时间记忆 (HTM) 和生物学上合理的学习机制，如赫布学习，模仿了神经过程的结构和功能（Schmidgall et al., 2024）。这些算法旨在捕捉更类似于实际大脑网络中观察到的时间和空间动态。将这些算法融入基础模型可能会弥合标准深度学习方法与脑电图信号的动态、多维性质之间的差距。因此，在本文中，我们提供了关于如何将脑启发算法与基础模型相结合以增强 EEG 信号分析的观点。我们认为，通过将基础模型的可扩展性和通用性与脑启发算法的时间特异性和生物学合理性相结合，这种混合方法可以解决 EEG 信号处理中的当前局限性。虽然这些方法的整合带来了重大的技术挑战，但它们的协同作用可以为神经科学中更准确、更可解释的 AI 系统提供新的途径。
使用机器学习增强脑电信号分类和
本文提出了一种基于脑电图的大脑语言信号分类的更好解决方案，它使用机器学习和优化算法。该项目旨在通过实现更高的准确性和速度来取代语言处理任务中的脑信号分类。本研究使用改进的离散小波变换 (DWT) 进行特征提取，通过将脑电图信号分解为显著的频率分量，提高了适当捕获信号特征的能力。应用灰狼优化 (GWO) 算法方法来改进结果并选择最佳特征，通过选择具有最大相关性的有影响力的特征同时最小化冗余，获得更准确的结果。这种优化过程总体上提高了分类模型的性能。在分类的情况下，提出了支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 混合模型。这结合了 SVM 分类器在高维空间中管理函数的能力，以及神经网络利用其特征进行非线性学习（模式学习）的能力。该模型在脑电图数据集上进行了训练和测试，分类准确率为 97%，表明我们的方法的稳健性和有效性。结果表明，这种改进的分类器可用于脑机接口系统和神经系统评估。机器学习和优化技术的结合已确立了这一范式，成为进一步研究脑语言识别脑电信号处理的一种高效方法。
