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脑电图分析：理论与实践
脑电图 (EEG) 信号的分析总是涉及量化问题；这些问题可能涉及主频率的精确值以及从同时或不同时间记录的两个对称推导信号之间的相似性。在这些例子中，有一个问题只能通过对 EEG 信号进行测量来解决。没有这样的措施，EEG 评估仍然是主观的，很难导致逻辑系统化。经典的 EEG 评估总是涉及借助简单的标尺测量频率和/或幅度。这种简单方法的局限性很大，特别是当必须评估大量 EEG 数据并且强烈感受到数据缩减的需要时，以及当提出相当复杂的问题时，例如 EEG 信号的变化是否与内部或外部因素有关，以及不同推导中发生的 EEG 现象有多同步。要清楚地回答这些问题，需要某种形式的 EEG 分析。然而，这种分析不仅是一个量化问题，还涉及模式识别的元素。每一位脑电图医师都知道，对于诸如尖峰、尖波或其他异常模式等脑电图现象，有时很难引用精确的测量值；经验丰富的专家只能通过“目测”来检测它们。这些类型的问题可以通过模式识别分析技术解决，其原理是必须测量脑电图现象的特征。在特征提取阶段之后，将现象分类为不同的组。因此，脑电图分析不仅意味着简单的量化，还包括特征提取和分类。脑电图分析的主要目的是通过数字或图形形式的客观数据支持脑电图医师的评估。然而，EEG 分析可以走得更远，实际上可以扩展脑电图师的能力，为他们提供新的工具，使他们能够执行诸如癫痫患者长时间 EEG 的定量分析以及睡眠和精神药理学研究等困难任务。分析方法的选择主要取决于应用的目标，但也必须考虑预算限制。制定适当的策略取决于一些实际情况，例如分析结果是否必须实时在线提供，还是可以离线呈现。在过去，前一种要求会带来相当大的问题，只有采用一种相当简单的分析形式才能解决；新计算机技术的发展提供了更可接受的解决方案。另一种
通过脑电图在线识别情绪
摘要 — 脑信号的自动模式识别可以带来新的体验，增强广泛领域的应用。其研究领域之一是通过脑电图 (EEG) 识别情绪，与其他方法相比，它显示出独特的优势。然而，脑机接口 (BCI) 的研究通常分为两个连续的阶段：数据收集和数据分析。这些阶段在生产环境中的功能系统视角中留下了一个空白，因为从业者需要等待相当长的时间才能看到当前活动的结果。在这项工作中，利用开放资源开发了一个情绪（积极、中性和消极）的在线分类系统。使用 SEED IV 数据集训练了五个机器学习模型，该数据集标有不同的情绪。使用嵌套交叉验证和网格搜索对模型进行训练和测试，以获得最佳超参数。Python 中的算法实现与 OpenBCI 软件集成，以捕获 EEG 信号、处理它们并命令模拟。单个受试者的最佳平均准确率为76.19%，全体受试者的平均准确率为57.07%，信号处理和预测的平均执行时间加起来约为1毫秒，展现了实时特性的应用潜力。
脑电图对用户输入的实用性
本论文/论文由美国俄亥俄州阿克伦市阿克伦大学机构知识库 IdeaExchange@UAkron 的 Gary B. 博士和 Pamela S. Williams 荣誉学院免费提供给您，供您开放访问。IdeaExchange@UAkron 的授权管理员已接受本论文/论文，将其纳入 Williams 荣誉学院荣誉研究项目。如需了解更多信息，请联系 mjon@uakron.edu、uapress@uakron.edu。
基于脑电图的多核情绪识别...
摘要：基于脑电信号的情绪识别应用范围广泛且具有巨大的潜在价值，近年来受到学术界和工业界越来越多的关注。同时，多核学习（MKL）也因其数据驱动的便捷性和较高的准确率受到研究者的青睐。然而，MKL在基于脑电信号的情绪识别中的研究很少。因此，本文致力于探索MKL方法在脑电情绪识别领域的应用，推动MKL方法在脑电情绪识别中的应用。为此，我们提出了一种基于MKL算法EasyMKL的支持向量机（SVM）分类器，以探讨MKL算法在基于脑电信号的情绪识别问题中的可行性。我们设计了两种数据划分方法，随机划分以验证MKL方法的有效性，顺序划分以模拟实际应用。然后，基于常用数据集上海交通大学情绪脑电数据集（SEED），针对中性、消极和积极情绪进行了三分类实验，随机划分和顺序划分的平均分类准确率分别为92.25%和74.37%，比传统的单核SVM有更好的分类性能。最终结果表明MKL方法明显有效，MKL在脑电情绪识别中的应用值得进一步研究。通过对实验结果的分析发现，对对称电极上的特征进行简单的数学运算并不能有效融合脑电信号的空间信息以获得更好的性能，同时也证实了高频段信息与情绪状态的相关性更高，对情绪识别的贡献更大。综上所述，本文探索了MKL方法在脑电情绪识别领域的研究，为基于脑电的情绪识别研究提供了一种新的思路。
脑电图 (EEG) 传感器用户手册
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为您的家庭脑电图研究做准备
您的脑电图技术将仔细测量您的头部，并在头皮上涂上带有粘性糊的小电极杯。这些电极在电脑活动（EEG）中拾取了很小的变化。记录了脑电图长时间的记录，并存储在家庭学习期间将要佩戴的电池驱动录音机上。您将提供一份日记，供您在研究期间做笔记。腰部的EEG记录器将具有一个按钮，当您患有症状或癫痫发作时，需要按下。
脑电图和瞳孔测量证据
与单一连续说话者相比，不连续、混合说话者的语音处理效率较低，但人们对处理说话者变异性的神经机制知之甚少。在这里，我们使用脑电图 (EEG) 和瞳孔测量法测量了听众在执行延迟回忆数字广度任务时对说话者变异性的心理生理反应。听众听到并回忆了七位数字序列，其中既有说话者不连续性（单个说话者数字与混合说话者数字），也有时间不连续性（0 毫秒与 500 毫秒数字间隔）。说话者不连续性降低了序列回忆准确性。说话者和时间不连续性都会引发类似 P3a 的神经诱发反应，而快速处理混合说话者的语音会导致相位瞳孔扩张增加。此外，混合说话者的语音在工作记忆维持期间产生的 alpha 振荡功率较低，但在语音编码期间不会产生。总体而言，这些结果与听觉注意力和流式框架一致，其中说话者的不连续性会导致不自愿的、刺激驱动的注意力重新定位到新的语音源，从而导致通常与说话者多变性相关的处理干扰。
长期视频和脑电图监视
β，由于您需要始终在相机范围内，因此在整个监视期间，您将需要留在录音室的床上。β，最好携带书籍或其他物品来使自己在这段时间保持娱乐和居住。β不可能与系统断开连接，因此您的护士将根据需要帮助您满足厕所要求。走定如果您是吸烟者，请注意，您将无法断开连接以供烟出来。如果需要，将提供尼古丁补丁。β，根据您的转弯的性质，可能会分配一个“保姆”来按下“事件按钮”以在轮回合期间标记录制。他们可能坐在您的床旁边，也可能坐在房间外的走廊上。
个体特定的脑电图信号模式...
摘要 在人工智能的发展趋势下，生物识别已成为一种广泛应用的热门技术，在金融、非营利组织、海关等各种场合均有应用，但传统的身份识别工具存在易被泄露、窃取或遭受黑客攻击的风险。脑电图（EEG）是生物识别研究的一种方法，它通过采集头皮特定位置的电磁波来反映个体的脑部活动，大量研究证明脑电图中的α波段可以区分个体差异，其重要性在临床神经生理中也得到了证实。在脑电生物识别中，大多数研究使用复杂的电极通道来覆盖整个头部来收集脑电波记录，但这样的设备无法满足生物识别应用对可采集性的要求。