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World File Search System脑波
脑波控制：脑力锻炼和器乐相结合，达到最佳注意力集中效果
背景：为了达到最佳运动表现，教练可以通过心理生理效应进行心理操纵，最大限度地发挥大脑潜能，从而通过训练计划中的神经心理学方法提高认知和运动表现。目的：本研究旨在探索健脑活动与器乐相结合对优化β和γ脑波和提高注意力的影响。方法：本研究采用准实验方法，采用前测-后测对照组设计，涉及来自 PGRI Silampari 大学 (UNPARI) 学生活动部门的 20 名五人制足球运动员。结果：分析结果表明，参与者的β和γ脑波显著增加，注意力得到提高。结论：研究结果表明，健脑活动与器乐相结合可有效增强大脑活动和注意力。本研究为制定通过整合身体和心理方面的整体方法优化运动员表现的训练策略提供了新的见解。
基于脑波的XR媒体交互AI评估模型的开发
本研究提出了使用主观和客观方法评估 XR 交互环境中的用户体验和情感的实验方案。首先，我们从用户体验和评论中提取了 XR 环境中引发的各种情感形容词。然后，我们对这些形容词进行聚类，以确定代表 XR 环境潜在情感的基本维度。为了量化这些维度，我们使用以 EEG 数据为中心的 DNN 模型对 XR 用户的情绪状态进行分类。我们在对根据 XR 内容的时间流和属性而变化的情绪状态进行分类时获得了约 91.7% 的准确率。我们的研究结果表明，情感维度的特定属性可以进一步阐明动态 XR 环境中的情感体验。此外，我们的结果可用于实时监控 XR 用户的体验并增强 XR 交互中的临场感。
脑磁图和脑电图脑波活动可视化
在这个项目中，我们最初使用 MNE 样本数据集作为基础数据集。这些数据是使用 MGH/HMS/MIT Athi-noula A. Martinos 生物医学成像中心的 Neuromag Vectorview 系统收集的。EEG 数据是使用 60 通道电极帽与 MEG 同时采集的。原始 MRI 数据集是使用带有 MPRAGE 序列的西门子 1.5 T Sonata 扫描仪获得的。在实验期间，在受试者的左、右视野中呈现棋盘格图案，并穿插着向左耳或右耳发出的音调。刺激之间的间隔设置为 750 毫秒。此外，视野中心偶尔会出现一个笑脸，提示受试者在笑脸出现时尽快用右手食指按下按键。样本数据集包含两个主要目录：MEG/sample（包含 MEG/EEG 数据）和 subject/sample（包含 MRI 重建）。
使用基于人工智能的脑波进行运动预测深度学习复发性神经网络
脑电图（EEG）研究因其对人体运动的宝贵见解而在各种研究领域中广泛使用。在这项研究中，我们通过采用人工智能深度学习复发性神经网络（GRU，GRU，GRU）来调查运动歧视预测的优化，对来自EEG信号之间特定运动类型产生的独特EEG数据。实验涉及参与者，分为姿势控制的五个困难，针对二十多岁的体操运动员和主教体育教育的大学生（n = 10）。机器学习技术被应用于从收集的脑电图数据中提取脑运动模式，其中包括32个通道。使用快速傅立叶变换转换进行了EEG数据进行了光谱分析，并且使用GRU模型网络用于每个EEG频率域上的机器学习，从而改善了学习的性能索引
使用红宝石玩游戏时观察脑波
三角波的频率小于3.5 Hz，并且在深度睡眠中发生。当物理世界的意识降低时，其幅度会增加。theta波的频率为3.5 Hz至7.5 Hz，被归类为“缓慢”活性。theta波很强。alpha波的频率在7.5 Hz和12Hz之间。当Alpha占主导地位时，大多数人会感到轻松而镇定。alpha似乎将意识桥接到潜意识上。β波的宽频率范围在12 Hz至30 Hz之间。它们分为低β（12 Hz〜17 Hz）和高β（17Hz〜30 Hz）。beta波是那些机敏或焦虑的人中的主要节奏。是，当我们在分析问题解决，判断，决策，处理有关世界的信息中倾听和思考时，大脑中的大部分大脑都在
大脑波动-4-issue-2-spring-2022.pdf
康斯坦斯想完成大学，因此她开始努力成为一名全日制学生。由于她的残疾，她能够获得住宿 - 就像在测试和休息时间更长的时间以帮助她的注意力。受伤之前，她接近会计学位，但后来她发现自己不再擅长数学。她知道自己想帮助人们，并且感到受到当时治疗师的凯文·纳文（Kevin Navin）的启发，因此她最终在2014年获得了心理学的本科学位。她没有在毕业时走路，她说：“但是我告诉家人，每当我完成研究生时，我都会走过舞台。”
一种用于 P300 脑波检测的新型处理模型
事件相关电位 (ERP) 是一种由大脑的敏感性和认知引起的独特大脑活动模式，而 P300 则会引起认知功能的电位变化。由于 P300 波是跨多个大脑通道的认知反应，与特定时期内测量的脑电图 (EEG) 和异常刺激相关，因此需要合适的信号处理应用程序进行解释。此外，神经科学标准下的多步数据处理使得 P300 反射难以通过常用方法进行分析。因此，本研究提出了基于多脑通道 P300 峰值信号检测的脑波应用处理模型。本研究将 64 个通道 ERP 数据集应用于快速傅里叶变换 (FFT) 中的带通滤波器，具有特定的信号处理范围，同时应用 ERP 平均作为特征提取方法。此外，实验元数据通过机器学习方法决策树与滤波后的 P300 峰值信号一起应用于通道分类。实验结果表明，P300诱发电位在不同脑区具有准确的心理反映。