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从“ EEG耳机”中解码音乐的关注：用户 - ...
脑部计算机界面（BCI）提供了一种与计算机通信的秘密和非语言方式。bcis在包括辅助技术和情感监测在内的应用中具有巨大的潜力[1]。脑电图（EEG）由于其流动性，低成本和与认知功能的相关性[2，3]已成为BCI设计的人们选择。先前的研究表明，使用视觉或听觉刺激在建立基于脑电图的BCI系统方面取得了巨大成功。Chen等。 [4]使用流动对象设计了高通量视觉BCI系统。 当用户专注于其中一个时，EEG信号中将出现一种称为稳态视觉诱发电位（SSVEP）的神经特征。 但是，SSVEP需要稳定的视线，这可能是由于永久性或处境障碍而无法获得的（例如，在驾驶时）。 作为一种替代解决方案，研究人员将类似的想法应用于设计听觉BCI系统，在该系统中，向用户提供了以不同频率调制的多个纯音流。 参加流的调节频率可能会导致强大的EEG组件称为听觉稳态响应（ASSR）[5]。 SSVEP或ASSR范式的一个主要缺点是使用易流对象或调制纯音，这可能会导致用户疲劳。 最近的研究努力使用更自然而宜人的刺激来改善BCI系统的用户友好性。 Huang等。 [6]在其BCI设计中使用了滴滴声音，为用户创建了轻松的听觉场景。 An等。 [7]设计Chen等。[4]使用流动对象设计了高通量视觉BCI系统。当用户专注于其中一个时，EEG信号中将出现一种称为稳态视觉诱发电位（SSVEP）的神经特征。但是，SSVEP需要稳定的视线，这可能是由于永久性或处境障碍而无法获得的（例如，在驾驶时）。作为一种替代解决方案，研究人员将类似的想法应用于设计听觉BCI系统，在该系统中，向用户提供了以不同频率调制的多个纯音流。参加流的调节频率可能会导致强大的EEG组件称为听觉稳态响应（ASSR）[5]。SSVEP或ASSR范式的一个主要缺点是使用易流对象或调制纯音，这可能会导致用户疲劳。最近的研究努力使用更自然而宜人的刺激来改善BCI系统的用户友好性。Huang等。 [6]在其BCI设计中使用了滴滴声音，为用户创建了轻松的听觉场景。 An等。 [7]设计Huang等。[6]在其BCI设计中使用了滴滴声音，为用户创建了轻松的听觉场景。An等。[7]设计
可耳机计算：一个考虑
该立场论文认为，耳机具有移动可穿戴计算中的Ma-Jor破坏的潜力。早期的迹象是积极的，工业车轮正在运动中。但是，耳机是真正成为一个破坏性的新平台，还是停止使用有用的配件，可能取决于我们（移动计算研究人员）是否提供了。如果我们这样做，明天的耳机将通过3D声音运行增强现实，将拥有Alexa和Siri Whisper即时信息，将跟踪我们的运动和健康，将使身份验证变得无缝，等等。从今天的耳机到“耳朵”的飞跃可以模仿我们从基本手机到智能手机的转变。另一方面，如果我们无法提供一些破坏性的构件，明天的耳机可能会饱和。我们认为，这是移动计算研究界有机会塑造未来的重要关头。本文旨在讨论这一格局，包括一些挑战，机会和应用。
在音频刺激期间，平滑过滤器对记录的数据质量的影响与Epoc Epoc flex脑 - 计算机界面耳机的影响
1电气工程，自动控制和信息学的学院，奥波尔技术大学，波兰45-758； natalia.browarska@gmail.com（n.b。）; j.zygarlicki@po.edu.pl（J.Z.）; michal.podpora@gmail.com（M.P.）; m.podpora@po.edu.pl（M.P.）2计算机和信息系统系，格林威治大学，伦敦SE10 9LS，英国3号控制论与生物医学工程系，FEECS，VSB-Technical University Ostrava，708 00 00 00 Ostrava-Porruba，捷克共和国； radek.martinek@vsb.cz 4生物医学科学与医学信息学理论系，尼古拉斯·哥白尼大学，Collegium Medicum，85-067 Bydgoszcz，波兰； Medsystem@medsystem.com.pl 5哲学研究所，Kazimierz Wielki大学，85-092 Bydgoszcz，Poland 6 6门诊成瘾治疗，Babinski专业精神病医疗保健中心，91-229 Lodz，Poland，波兰 *通信：Kawala84@gmail.com
新型移动无线脑电图耳机对于音乐愉悦感的评价可靠吗？
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。
带有脑电波耳机控制的车轮机器人设计...
摘要 - 随着支持科学和技术的快速发展，机器人技术的发展是不可避免的。机器人有多种类型和分类，尽管基本发展并没有太大不同。一种需求和最广泛发达的机器人是轮式机器人。机器人组件本身通常分为3个零件，第一个传感器，第二处理器或组件处理器和执行器，在这项研究中，其表现为执行器是轮子，而其表现为传感器，研究人员使用Neurosky的Brainwave读取器读取器读取器读取器，以及使用Ardduino andduino induino Uno imo r3。Neurosky耳机使用蓝牙连接无线工作，而发送的数据的形式为脑波功率水平（眨眼streght级别）。可以将其转换为心灵感应的大脑命令，首先使用基于Blynk IoT构建的应用程序捕获和处理该信号，然后将命令发送到Arduino作为机器人处理组件，该机器人处理组件以前曾与HC-06 BluetOltOlt bluetooth bluetoothotooth模块硬件一起拟合。要从Android设备捕获无线广播，只有在此之后，Arduino处理信号才成为L298N电动机驱动程序的命令，向前，向后，左，右轮车机器人向前移动。在理想环境中的测试结果显示，平均系统成功为85％，而在非理想环境中进行测试（空间和距离障碍）显示，每次测试进行10次，平均系统成功为40％。
针对嗜睡检测的可用低成本EEG耳机的系统评价
嗜睡是交通事故和工业事故的主要原因，使生活和生产力造成了损失。脑电图（EEG）信号可以反映意识和专注力，而低成本的消费者EEG耳机在市场上可用。将这些设备用作嗜睡探测器可以增加针对小型企业和发展中国家的安全性和生产力提高设备的可及性。我们对当前可用的低成本，基于脑电图的嗜睡检测系统进行了系统评价。我们试图确定是否可以可靠地用作消费者脑电图的脑电图。我们包括了记录的案例，描述了使用基于消费者的EEG设备，包括Neurosky Mindwave，Interaxon Muse，Emotiv Epoc，Emotiv Insight和OpenBCI。46项相关研究，约27个报告了精度得分。 其中最低的是神经性思维自我，最低31％。 通过OpenBCI研究，报告的第二最低精度为79.4％。 在许多情况下，算法优化仍然是必要的。 精确计算，系统校准和嗜睡的不同定义的不同方法使直接比较有问题。 但是，即使是基本特征，例如脑电带的功率谱，也能够始终如一地检测到嗜睡。 每个特定设备都有自己的功能，权衡和限制。 广泛使用的光谱特征即使使用低成本的消费者设备也可以实现成功的嗜睡检测。但是，可靠性问题仍必须在职业环境中解决。46项相关研究，约27个报告了精度得分。其中最低的是神经性思维自我，最低31％。通过OpenBCI研究，报告的第二最低精度为79.4％。在许多情况下，算法优化仍然是必要的。精确计算，系统校准和嗜睡的不同定义的不同方法使直接比较有问题。但是，即使是基本特征，例如脑电带的功率谱，也能够始终如一地检测到嗜睡。每个特定设备都有自己的功能，权衡和限制。广泛使用的光谱特征即使使用低成本的消费者设备也可以实现成功的嗜睡检测。但是，可靠性问题仍必须在职业环境中解决。
带有 EEG 可穿戴耳机的人机交互
内在人在环强化学习 (HITL-RL) 是一种通过使用可穿戴脑电图 (EEG) 耳机捕捉脑电波来隐式获取人类反馈的方法。它可以显著加速 RL 算法的训练收敛，同时减轻参与训练循环的人类的负担。虽然人类自然会观察 RL 代理的表现，但代理的任何错误行为都可以通过 EEG 信号中的误差电位 1 (ErrP) 识别。然后可以将此信息合并到 RL 算法的奖励函数中以加速其学习。因此，误差电位的检测精度会显著影响 RL 算法的收敛时间。这项工作的重点是使用仅使用现成的 EEG 可穿戴设备检测到的用户脑电波来可靠地检测误差电位。我们首先提出一种新的误差电位解码算法，该算法利用 EEG 信号的空间、时间和频域特性。我们开发了三个类似 Atari 的游戏环境，并招募了 25 名志愿者进行评估。所提出的算法实现了 73.71% 的准确率（比目前最先进的算法提高了 8.11%）。然后我们展示了一种智能丢弃低置信度估计的改进算法能够将准确率提高到 79.51%（提高了 16.63%）。
使用 EMOTIV EEG 耳机为 BCI 平台 DIY 混合 SSVEP-P300 LED 刺激
本文讨论了一种完全可定制的板载芯片 (COB) LED 设计，可同时诱发两种大脑反应（稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 和瞬态诱发电位 P300）。考虑到脑机接口 (BCI) 中可能的不同模式，SSVEP 被广泛接受，因为它需要的脑电图 (EEG) 电极数量较少且训练时间最短。这项工作的目的是制作一个混合 BCI 硬件平台，以精确诱发 SSVEP 和 P300，同时减少疲劳并提高分类性能。该系统包括四个独立的径向绿色视觉刺激，由 32 位微控制器平台单独控制以诱发 SSVEP，以及四个以随机间隔闪烁以生成 P300 事件的红色 LED。该系统还可以记录可用于分类的 P300 事件时间戳，以提高准确性和可靠性。通过控制乐高机器人向四个方向移动，测试了混合刺激的实时分类准确性。2020 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可证开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
用于脑机接口单次运动意图检测的 EEG 耳机评估
摘要：脑机接口 (BCI) 可用于神经康复；然而，关于将该技术转移到康复诊所的文献有限。BCI 的一个关键组件是耳机，有几种可选的耳机。本研究的目的是测试四种市售耳机记录和分类运动意图（运动相关皮质电位 - MRCP）的能力。12 名健康参与者进行了 100 次运动，同时在两天内通过耳机记录了连续的脑电图，以确定测量的可靠性：单次试验的分类准确度、拒绝的时期数和信噪比。MRCP 可以用覆盖运动皮层的耳机记录，并且它们获得了最好的分类准确度（73% - 77%）。最好的耳机（覆盖运动皮层的凝胶基耳机）的可靠性为中等到良好。结果表明，在评估的耳机中，可靠地记录 MRCP 需要位于靠近运动皮层位置的通道，并且可能需要基于凝胶的耳机。
使用多模式生物传感耳机进行压力监测
摘要 持续的压力会对人的身心健康产生负面影响。压力监测和管理是一个活跃的研究领域，目的是分析或减轻压力的影响。检测压力的一种有前途的方法是测量生物信号，例如脑电图 (EEG) 或心电图 (ECG)。在本研究中，我们介绍了一种可穿戴的入耳式和耳罩式设备，可同时测量 EEG 和 ECG 信号。该设备由干式和软式传感电极组成，它们共形集成在耳塞表面。我们进行了一项初步研究，让测试对象接触三种标准压力源（斯特鲁普、记忆搜索和心算），同时测量他们的 EEG 和 ECG 信号。初步结果表明使用卷积神经网络对各种压力条件进行分类的可行性。