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脑电信号复杂性与同步性分析用于神经发育障碍的早期预测
2 背景和文献综述 11 2.1 神经信号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.3.4.1 EMD 算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.3.4.5 挑战和知识差距 . ...
基于集成卷积神经网络在门诊环境下解码耳部脑电信号中的事件相关电位
摘要 — 近年来，实用化的脑机接口正在积极开展，尤其是在移动环境中。然而，当用户移动时，脑电图 (EEG) 信号会受到运动伪影和肌电图信号的干扰，从而难以识别人的意图。此外，由于硬件问题也具有挑战性，耳部脑电图已被开发用于实用的脑机接口并得到广泛应用。在本文中，我们提出了基于集成的卷积神经网络在移动环境中的应用，并从统计分析和脑机接口性能方面分析了头皮和耳部脑电图中的视觉事件相关电位响应。当以 1.6 m/s 的速度快速行走时，脑机接口性能会下降 3–14%。所提出的方法显示曲线下面积的平均为 0.728。所提出的方法对移动环境和不平衡数据也表现出很强的鲁棒性。索引词 — 脑机接口、移动环境、耳部脑电图、事件相关电位、集成 CNN
一种从单通道脑电信号中检测癫痫发作的多视图 SVM 方法
摘要 癫痫发作是发生在中枢神经系统中的癫痫的一部分，会导致大脑活动异常。脑电图 (EEG) 信号记录主要用于癫痫发作检测过程。癫痫发作的检测是患者进一步治疗的关键部分。本文提出了一种使用单通道 EEG 信号进行癫痫发作检测的多视图 SVM 模型。在本实验中，提取了 EEG 数据的两个视图，(1) 使用独立成分分析 (ICA) 的时域特征和 (2) 在频域中获得功率谱密度。提取的特征已输入到多视图 SVM 分类模型。在本研究中，单通道 EEG 数据集用于癫痫发作检测。已经估计了性能估计参数，即准确度、灵敏度、特异性、F1 分数和 AUC 值，以评估所提出的模型。该模型使用 k 倍交叉验证对 A vs E 和 B vs E 集上的癫痫和非癫痫进行了分类，准确率超过 99%。使用相同特征，多视图 SVM 获得的分类准确率比单视图 SVM 高 1-4%。此外，还将所提出的模型与现有的单视图 SVM 模型进行了比较。观察到，与单视图 SVM 模型相比，多视图 SVM 模型在相同特征上的表现明显更好。
利用可分离卷积神经网络处理脑电信号，自动评分睡眠阶段
如今，在深度学习研究中，有一种趋势是开发具有数百万个可训练参数的网络。然而，这种趋势有两个主要缺点：过度拟合和资源消耗，因为这些网络提取的特征质量低下。本文介绍了一项专注于睡眠脑电信号评分的研究，以衡量通过不同技术减少特征数量而增加特征压力是否会带来好处。这项工作还研究了增加输入信号数量以允许网络提取更好特征的便利性。此外，值得一提的是，所提出的模型实现了与最先进技术相当的结果，但可训练性降低了 1000 倍，并且所提出的模型使用了整个数据集，而不是已发表文献中的简化版本。
Microsoft Word - 31 46845 41454632 心理压力分类的脑电信号分析综述.docx
摘要 心理压力如今已被视为一个重要问题。长期压力可能导致许多严重疾病，如心脏病发作、糖尿病、可能的猝死和精神障碍。传统的临床检测和监测压力的技术主要基于问卷调查和访谈。然而，由于它们的局限性和数据处理障碍，迫切需要更先进的技术。最近，许多研究集中于使用生理信号（如心脏活动、大脑活动、肌肉活动、语音和面部表情）对心理压力进行分类。从大脑活动收集数据的一种方法是使用一种名为脑电图 (EEG) 的非侵入式设备。本文简要介绍了 EEG，然后全面分析了伪影及其去除技术。讨论了 EEG 中的两种伪影及其去除方法，以及专家面临的挑战、优势和不同障碍。还讨论了用于心理压力分类的可能的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型。此外，还讨论了提高压力检测准确性的可能方法的未来方向。
基于脑电信号的情绪分析系统的设计与实现
摘要 ：传统脑机系统复杂、昂贵，情绪分类算法缺乏对脑电信号不同通道间内在关系的表征，准确率还有提升空间。为降低脑电研究门槛，充分利用多通道脑电信号中蕴含的丰富信息，提出并实现一个简便易用的脑机系统，用于快乐、忧伤、悲痛、平静四种情绪的分类。该系统采用卷积注意机制与完全预激活残差块的融合，即基于注意卷积的预激活残差网络（ACPA-ResNet）。在硬件采集和预处理阶段，我们采用ADS1299集成芯片作为模拟前端，利用ESP32单片机对脑电信号进行初步处理。数据通过UDP协议无线传输到PC机进行进一步的预处理。在情绪分析阶段，ACPA-ResNet能够自动从脑电信号中提取和学习特征，通过学习时频域特征实现对情绪状态的准确分类。ACPA-ResNet在残差网络的基础上引入注意力机制，自适应地为每个通道分配不同的权重，使其在空间和通道维度上关注更有意义的脑电信号，同时避免了深度网络架构带来的梯度弥散和爆炸问题。经过对16名受试者的测试，系统实现了稳定的脑电信号采集和传输。新网络显著提高了情绪识别的准确率，平均情绪分类准确率达到95.1%。
20. 磁力应用 - DigitalCommons@URI
携带音乐或语音信息的声音以纵向压力波和密度波的叠加形式在空气中传播。在麦克风（电换能器）中，声音会引起机械振动，然后转换为电信号。当电信号被放大时，声音可以在扬声器（机械换能器）中重现，如示意图所示。
![PHY204 讲座 20 [rln20]](/simg/7\77d1bdc6052ecbec6e98a8c10a4606692460c1b6.webp)
PHY204 讲座 20 [rln20]
携带音乐或语音信息的声音以纵向压力波和密度波的叠加形式在空气中传播。在麦克风（电换能器）中，声音会引起机械振动，然后转换为电信号。当电信号被放大时，声音可以在扬声器（机械换能器）中重现，如示意图所示。
电极选择和卷积注意力网络用于从脑电信号中识别无声单词
摘要 — 无声语音期间产生的脑信号已被证明可用于设计基于通信的脑机接口 (BCI)。然而，脑信号本质上是非平稳和复杂的，因此很难识别。我们提出了一个使用通过脑电图 (EEG) 传感器捕获的脑信号识别想象单词的框架。我们的方法包括两个主要部分：(i) 电极选择方法和 (ii) 卷积注意网络。电极选择方法为想象语音识别提供包含最具辨别力的时频信息的电极。此外，来自选定电极的声谱图被用作卷积注意网络的输入，该网络提取时频特征并通过将更高重要性归因于具有更高辨别能力的时间点来执行分类。使用 EEG 数据集的实验结果表明，所提出的方法能够有效识别心里说出的单词，并且性能优于最先进的方法。索引词 —EEG、脑机接口、卷积网络、注意力、内在语言、无声语言、电极选择、时频
基于 2 型模糊集和深度图卷积网络相结合的脑电信号自动测谎模型
摘要：近几十年来，许多不同的政府和非政府组织将测谎用于各种目的，包括确保犯罪供词的真实性。因此，这种诊断是用测谎仪来评估的。然而，测谎仪有局限性，需要更可靠。这项研究介绍了一种使用脑电图 (EEG) 信号检测谎言的新模型。为实现这一目标，我们创建了一个包含 20 名研究参与者的 EEG 数据库。本研究还使用六层图卷积网络和 2 型模糊 (TF-2) 集进行特征选择/提取和自动分类。分类结果表明，所提出的深度模型可以有效区分真话和谎言。因此，即使在嘈杂的环境中 (SNR = 0 dB)，分类准确率仍保持在 90% 以上。所提出的策略优于当前的研究和算法。其卓越的性能使其适用于广泛的实际应用。