[1] Soundguard Digital Plantronics拥有复杂的算法,包括:通过将声音限制为118 DBA来防止声学冲击; G616反启动保护将噪声水平限制在102 dB以下的SPL以下,因此符合澳大利亚通信行业论坛(ACIF)G616建议;每日平均噪声暴露措施和控制声音,以防止平均每日声音暴露超过80 dBA或85 dBA时间加权平均值(TWA)。
尽管进行了数十年的研究和众多隐形斗篷原型的出现,但达到了一个空气两栖斗篷,能够实时操纵电磁散射,以与不断变化的景观造成巨大的挑战。障碍是多方面的,从需要复杂的振幅可调式跨面到缺乏能够解决诸如非唯一性和不完整输入等固有问题的智能算法。
近年来,使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而,过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据,这些设置时间较长,且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术,并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪,并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的:DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证,以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性,可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE),在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE),在我们的数据集上取得了 2.728 的价标签得分,在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分,在 DEAP 上取得了 1.769 的得分,在我们提出的数据集上取得了 2.3 的唤醒标签得分。
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自 20 世纪初以来,脑电图 (EEG) 已被广泛应用于医疗和各种大脑过程的研究。随着技术的快速发展,越来越多精确和先进的研究工具应运而生。然而,这些设备的主要限制因素往往是价格高,有些设备便携性差,设置时间长。尽管如此,市场上还是出现了各种各样的无线 EEG 设备,它们没有这些限制,但信号质量较低。同时对多名参与者进行 EEG 记录的技术以及新的技术解决方案为了解群体的大脑情绪动态提供了更多可能性。大量研究对许多移动设备进行了比较和测试,但结果却相互矛盾。因此,在开展大规模研究之前,测试特定无线设备在特定研究环境中的可靠性非常重要。本研究的目的是评估两种无线设备(g.tech Nautilus SAHARA 电极和 Emotiv™ Epoc +)用于检测音乐情绪的可靠性,并与金标准 EEG 设备进行对比。16 名参与者报告说,在听他们最喜欢的令人毛骨悚然的音乐片段时,他们感到情绪愉悦(从低度愉悦到音乐般的寒意)。在情绪检测方面,我们的结果显示,在 alpha 频段的左前额叶和左颞叶区域,Epoc + 与金标准设备之间存在统计学上的显著一致性。我们验证了 Emotiv™ Epoc + 在音乐情绪研究中的用途。我们没有发现 g.tech 和黄金标准之间存在任何显著的一致性。这表明 Emotiv Epoc 更适合在自然环境中调查音乐情绪。
便携式神经成像技术的进步为深入了解日常行为背后的神经动力学和认知过程开辟了新的机会。在本研究中,我们评估了耳机式脑电图 (EEG) 系统对监测心理负荷的相关性。参与者 (N=12) 被指示在执行多属性任务电池 (MATB) 时注意偶尔出现的听觉警报,该任务电池的难度分为三种条件来操纵心理负荷。由听觉警报呈现引发的 P300 事件相关电位 (ERP) 被用作可用注意力资源的探测。在实验条件下比较了 P300 ERP 的幅度和延迟。我们的研究结果表明,可以使用耳机式 EEG 系统捕获 P300 ERP 成分。此外,对警报的神经反应可用于在单次试验水平上以高精度 (超过 80%) 对心理负荷进行分类。我们的分析表明,海绵传感器获取的信噪比在整个记录过程中保持稳定。这些结果突出了便携式神经成像技术在神经辅助应用开发中的潜力,同时也强调了目前将 EEG 传感器集成到日常生活可穿戴技术中存在的局限性和挑战。总的来说,我们的研究为越来越多的研究做出了贡献,这些研究探索了可穿戴神经成像技术在人类研究中的可行性和有效性
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