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静息状态下的脑电波活动
神经反馈训练 (NFT) 为现代医学界做出了有益的贡献。NFT 是基于操作性条件作用原理的生物反馈的一个子集。它是一种建立行为与效果之间关系的学习方法，可获得奖励和惩罚 (Cherry, 2020; Engelbregt 等人, 2016; Strehl, 2014)。从理论上讲，生物反馈是自动神经系统 (ANS) 的生物学见解。在其起源之前，“实时生理镜像”一词在第二次世界大战期间就已存在 (Sattar & Valdiya, 2017)。它仅限于心率、血压、皮肤温度、消化、呼吸和性唤起等生理过程。所有示例都是非自愿的，由 ANS 控制。在 1950 年代，一个反对的科学家团队不赞成 ANS 可能影响人类生理和心理状态的想法，这些状态也会对生物过程起作用 (Jones, 2016)。它在操作性条件、信息处理或技能学习方面仍存在疑问。此外，该假设不足以作为药物治疗的基础（Sattar & Valdiya，2017；Jones，2016）。研究人员在 20 世纪 60 年代发现，ANS 功能可能会发生类似于操作性环境的改变。因此，这是一个将生物反馈转变为可用于医疗实践的适当治疗方法的机会。
脑电波作为智商和精神的标志
摘要 目的：本研究试图探索脑电波在智力和精神智力表现中的作用。 方法和材料：对 30 名参与者进行不同智力和精神智力量表的评估，并通过脑电图 (EEG) 记录他们的脑电波。然后将每个电极的相对功率与量表上的个人原始分数相关联。 结果和结论：智力和精神智力的得分与相对 alpha、beta 和 theta 波功率呈显著正相关，与相对 delta 波功率呈显著负相关。逐步多元回归分析表明，alpha 波是智力和精神智力的最佳预测指标，其次是 theta 波。根据现有的实证研究讨论了结果。本研究有助于拓宽脑电波在智力评估和干预中的适用性和意义。
利用脑电波控制眼球的家用轮椅
尽其所能。在这种情况下，患者无法在工作场所或家中行走，甚至在最坏的情况下，手或腿可能会部分或完全瘫痪。因此，我们努力开发一种原型轮椅来克服所有这些问题。因为有各种技术可以控制电动轮椅，例如语音识别技术、EMG 信号技术。每种技术至少有一个缺点，即在语音识别和引导技术的情况下，它不适用于哑巴，也不适用于嘈杂的区域。在这项提议的工作中，我们使用大脑感觉和操纵杆来控制轮椅。该控制系统将根据用户的眨眼运动来驱动。在这种控制模式下，用户可以在导航到目标点的过程中自由地环顾周围环境。我们还结合了家庭自动化和警报系统来帮助患者。2.相关工作已经进行了多项研究，以分析轮椅上的人数以及将他们放在传统轮椅上的后果。通过促进独立行动，它通过减少对任何助手的依赖来培养自力更生的感觉。任何功能性行动困难的人都会遭受孤独感，因为他们减少参与各种社交活动，这会导致压力、孤立和对被忽视的恐惧。手动轮椅的设计方式为那些有身体障碍的人提供行动能力[2]。基本上，为了旋转轮椅，应该施加最少的能量来实现目标。为了减轻体弱患者的体力，许多
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。
利用脑电波建立基于情绪的音乐推荐系统
• 在第二种方法中，利用了著名的生理信号处理和情绪分析数据集 DREAMER。为了减少噪音和伪影，对数据进行了预处理，并提取了特征。然后，使用支持向量机 (SVM) 和 K-最近邻 (KNN) 分类方法根据个体的 EEG 数据对个体的效价和唤醒度进行分类。在确定用户的情绪状态后，将每首音乐分配到不同的情绪类别，以提供音乐推荐。这使系统能够做出与用户情绪状态相匹配的个性化音乐推荐。该策略旨在利用机器学习技术和 EEG 数据分析来提供更精确和定制的音乐推荐系统。该策略具有广泛的潜在应用，因为它可能会提高音乐流媒体服务的效率并改善整体聆听体验。这种方法还可能对心理健康产生影响，因为它可以通过建议个性化的音乐选择来帮助治疗悲伤和焦虑等疾病，从而提升情绪。
梵语赞美诗如何影响人类脑电波 - IJTSRD
学生，全球印度国际学校，新加坡 摘要 我一直对梵语及其背后的奥秘充满热情。长期以来，我一直试图将梵语与科学联系起来，寻找它们之间的共同联系。在做一些研究时，我偶然发现了梵语赞美诗对人类脑电波的影响这个有趣的想法，并决定进一步探索这个话题。经过详细研究，我进行了这个实验，通过进行脑电图测试，在计算机上显示梵语赞美诗对人类脑电波的影响。这项研究为新思路打开了一扇窗户，可以展示梵语对人体的奇妙影响。
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
基于频谱脑电波比率指数评估心理参与程度：系统评价
摘要：背景：本综述系统地研究了用于评估人类精神参与的脑电图衍生比率指数的科学文献，以推断它们是什么、如何定义和使用它们以及它们的最佳应用领域是什么。（2）方法：根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南进行审查。（3）结果：从搜索查询中，共得到 82 篇文档。大多数 (82%) 被归类为与精神紧张有关，而 12% 被归类为与感觉和情绪方面有关，6% 与运动有关。使用的脑电图电极蒙太奇在 13% 的文档中为低密度，6% 的文档中为高密度，81% 的文档中为极低密度。用于计算参与指数的最常用电极位置是额叶和前额叶皮层。总体而言，发现了 37 种不同的参与指数公式。它们都不能直接与特定的应用领域相关。（4）结论：这些指标的定义缺乏标准化，无论是在考虑的频带中还是在利用的电极中。未来的研究可能侧重于开发具有独特定义的指标，以监测和描述心理参与。
我们的脑电波如何感知时间的流逝？在节奏表演任务中量化时间的神经相关性
3 设计 6 3.1 先前的工作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 3.1.3 实验数据....................................................................................................................................................................................9 3.2 数据预处理....................................................................................................................................................................................................10 3.2.1 数据分离....................................................................................................................................................................................................11 3.2.2 数据分割....................................................................................................................................................11 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................................................................................................................. 15 3.4 自回归模型.................................................................................................................................................................................... 15 3.4.1 通道间相关性.................................................................................................................................................................................... 15 3.4.2 通道自相关性.................................................................................................................................................................................... 16