已经开发了多种技术来帮助和改善瘫痪和严重运动障碍患者的交流。BCI 是一种不依赖于大脑正常的周围神经和肌肉输出通路的通信系统。在 UFES/巴西,我们正在开发一种基于诱发视觉刺激的自动驾驶汽车 BCI 系统(Castillo 等人 2013),这可能会导致视觉疲劳。一个很好的替代方法是通过用户命令切换 BCI,该命令可以通过闭眼来执行。这样,就采用了脑电图信号 (EEG),其中包含允许检测闭眼的信息。通过频率范围为 8 Hz 至 13 Hz 的 alpha 波分析,可以在枕叶上感知眼睛睁开和闭眼活动。alpha 波的高能量对应于清醒受试者的闭眼(90% 的健康和残疾人士)(Alaraj 和 Fukami 2013)。阿尔法波已被用于操作电子设备,然而,与睁眼(EO)和闭眼(EC)相关的自动识别并不是一件容易的事,因为阿尔法波的带宽受自然变化和电噪声以及肌肉伪影的影响。已经开发出几种自动检测阿尔法波的方法,例如:模拟滤波和平滑(AFS)、峰值检测和计数、功率谱分析、分形维数、KM2O-Langevin 和近似熵(Kirkup 等人 1998 年、Craig 等人 2005 年、Sakai 等人 2010 年、Alaraj 和 Fukami 2013 年)。所有上述方法都使用取决于每个受试者和实验条件的阈值作为参考。这项工作的目的是提出一种基于 EEG 阿尔法波变化信息的自动方法,用于识别清醒受试者的闭眼事件,以激活 BCI。
1 N. H. D. Khang,T。Shirokura,T。Fan,M。Tahahashi,N。Nakatani,D。Kato,Y。Miyamoto,2 H. Wu,D。Turan,Q。Pan,C.-Y. Yang,G。Wu。 下巴,H.-J。 Lin,C.-H。莱,张,M。Jarrahi, 3 K. Gary,C。 4 Y. J. A. b。 Huai,18(6),33(2008)。 5 W.-G。 Wang,M。Li,St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara,K。Ito,R。Take, 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova,St.O。O. Valenzuela,J。Wunderlich,C。H。Back,1213(2015)。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary,I。M。Miron,C。 12 C. O. Avci。 A. Katine,应用1092 H. Wu,D。Turan,Q。Pan,C.-Y.Yang,G。Wu。 下巴,H.-J。 Lin,C.-H。莱,张,M。Jarrahi, 3 K. Gary,C。 4 Y. J. A. b。 Huai,18(6),33(2008)。 5 W.-G。 Wang,M。Li,St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara,K。Ito,R。Take, 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova,St.O。O. Valenzuela,J。Wunderlich,C。H。Back,1213(2015)。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary,I。M。Miron,C。 12 C. O. Avci。 A. Katine,应用109Yang,G。Wu。下巴,H.-J。 Lin,C.-H。莱,张,M。Jarrahi, 3 K. Gary,C。 4 Y. J. A. b。 Huai,18(6),33(2008)。 5 W.-G。 Wang,M。Li,St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara,K。Ito,R。Take, 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova,St.O。O. Valenzuela,J。Wunderlich,C。H。Back,1213(2015)。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary,I。M。Miron,C。 12 C. O. Avci。 A. Katine,应用109下巴,H.-J。Lin,C.-H。莱,张,M。Jarrahi, 3 K. Gary,C。 4 Y. J. A. b。 Huai,18(6),33(2008)。 5 W.-G。 Wang,M。Li,St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara,K。Ito,R。Take, 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova,St.O。O. Valenzuela,J。Wunderlich,C。H。Back,1213(2015)。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary,I。M。Miron,C。 12 C. O. Avci。 A. Katine,应用109Lin,C.-H。莱,张,M。Jarrahi,3 K. Gary,C。 4 Y. J. A. b。 Huai,18(6),33(2008)。 5 W.-G。 Wang,M。Li,St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara,K。Ito,R。Take, 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova,St.O。O. Valenzuela,J。Wunderlich,C。H。Back,1213(2015)。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary,I。M。Miron,C。 12 C. O. Avci。 A. Katine,应用1093 K. Gary,C。4 Y. J.A. b。 Huai,18(6),33(2008)。5 W.-G。 Wang,M。Li,St.Eageman和C. L. 6 T. Kawahara,K。Ito,R。Take, 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova,St.O。O. Valenzuela,J。Wunderlich,C。H。Back,1213(2015)。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary,I。M。Miron,C。 12 C. O. Avci。 A. Katine,应用1095 W.-G。 Wang,M。Li,St.Eageman和C. L.6 T. Kawahara,K。Ito,R。Take, 7 A. 7 A. 8 A. J. Sinova,St.O。O. Valenzuela,J。Wunderlich,C。H。Back,1213(2015)。 10 10 J. E. E. 11 K. Gary,I。M。Miron,C。 12 C. O. Avci。 A. Katine,应用1096 T. Kawahara,K。Ito,R。Take,7 A. 7 A.8 A.J. Sinova,St.O。O. Valenzuela,J。Wunderlich,C。H。Back,1213(2015)。10 10 J. E. E.11 K. Gary,I。M。Miron,C。 12 C. O. Avci。 A. Katine,应用10911 K. Gary,I。M。Miron,C。12 C. O. Avci。A. Katine,应用109A. Katine,应用10913 N. H. D. Khang和P. N. Hai,应用物理信函117(25),252402(2020)。14 Y. Takahashi,Y。Takeuchi,C。Zhang,B。Jinnai,S。Fukami和H. Ohno,应用物理信函114(1),012410(2019)。15G.Mihajlović,O。Mosendz,L。Wan,N。Smith,Y。Choi,Y。Wang和J.16 S. Fukami,T。Anekawa,C。Zhang和H. Ohno,自然纳米技术11(7),621(2016)。17 Y.-T。 Liu,C.-C。黄,K.-H。 Chen,Y.-H。黄,C.-C。 Tsai,T.-Y. Chang和C.-F。 PAI,物理审查应用了16(2),024021(2021)。17 Y.-T。 Liu,C.-C。黄,K.-H。 Chen,Y.-H。黄,C.-C。 Tsai,T.-Y.Chang和C.-F。 PAI,物理审查应用了16(2),024021(2021)。Chang和C.-F。 PAI,物理审查应用了16(2),024021(2021)。
(1) D. Evans,“物联网:互联网的下一次发展将如何改变一切”,(白皮书),https://www。cisco.com / c / dam / global / ru_ua / assets / pdf / iot-ibsg-0411final。pdf(访问日期 2020-01-04)。(2) G.E.Moore,“将更多组件塞入集成电路”,Proc.IEEE,卷。86,号。1,页。82-85,1998 年 1 月,电子学,卷。38,号。8,页。114-117,1965 年 4 月。(3) A. Chien 和 V. Karamcheti,“摩尔定律:第一个结束和一个新的开始”,计算机,卷。46,页。48-53,2013 年 12 月。( 4 ) T. Hanyu、T. Endoh、Y. Ando、S. Ikeda、S. Fukami、H. Sato、H. Koike、Y. Ma、D. Suzuki 和 H. Ohno,“自旋转移力矩磁阻随机存取存储器 (STT-MRAM) 技术”,载于《非易失性存储器和存储技术的发展》,B. Magyari-Kope 和 Y. Nishi 编辑,页。237-281,第 7 章,Woodhead Publishing 电子和光学材料系列,第 2 版,2019 年。( 5 ) 羽生貴弘,“MTJ / MOSハイブリッド回路技术 ”,応用物理 ,vol.86,no.8,pp.662-665,2017 年 8 月。( 6 ) T. Hanyu、T. Endoh、D. Suzuki、H. Koike、Y. Ma、N. Onizawa、M. Natsui、S. Ikeda 和 H. Ohno,“使用基于 MTJ 的 VLSI 计算的待机无电源集成电路”,Proc.IEEE,vol.104,
[80] S. Rezaeiravesh,R。Vinuesa和P. Schlatter。一个不确定性定量框架,用于评估计算流体动力学中的准确性,灵敏度和鲁棒性。J. Comput。SCI。 ,62,101688,2022。 [81] M. Morimoto,K。Fukami,R。Maulik,R。Vinuesa和K. Fukagata。 基于神经网络的流体流量估计中的模型形式的不存在定量。 Nagare J. JPN。 Soc。 流体机械。 ,41,2022。 [82] R. T. Javed,O。Nasir,M。Borit,L。Vanh´ee,E。Zea,S。Gupta,R。Vinuesa和J. Qadir。 下车! AI伦理教育中的孤岛:全球AI课程的无监督主题建模分析。 J. Artif。 Intell。 res。 ,73,933–965,2022。 [83] Moon,R。Murphy,Y。Nakauchi,E。Prestes,B。RaoR.,R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ,29,92–107,2022。 [84] R. Vinuesa,O。Lehmkuhl,A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体,7,62,2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies,15,1513,2022。 [86] N. Tabatabaei,R。Vinuesa,R。Orléu和P. Schlatter。SCI。,62,101688,2022。[81] M. Morimoto,K。Fukami,R。Maulik,R。Vinuesa和K. Fukagata。基于神经网络的流体流量估计中的模型形式的不存在定量。Nagare J. JPN。Soc。流体机械。,41,2022。[82] R. T. Javed,O。Nasir,M。Borit,L。Vanh´ee,E。Zea,S。Gupta,R。Vinuesa和J. Qadir。下车!AI伦理教育中的孤岛:全球AI课程的无监督主题建模分析。J. Artif。 Intell。 res。 ,73,933–965,2022。 [83] Moon,R。Murphy,Y。Nakauchi,E。Prestes,B。RaoR.,R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ,29,92–107,2022。 [84] R. Vinuesa,O。Lehmkuhl,A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体,7,62,2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies,15,1513,2022。 [86] N. Tabatabaei,R。Vinuesa,R。Orléu和P. Schlatter。J. Artif。Intell。 res。 ,73,933–965,2022。 [83] Moon,R。Murphy,Y。Nakauchi,E。Prestes,B。RaoR.,R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ,29,92–107,2022。 [84] R. Vinuesa,O。Lehmkuhl,A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体,7,62,2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies,15,1513,2022。 [86] N. Tabatabaei,R。Vinuesa,R。Orléu和P. Schlatter。Intell。res。,73,933–965,2022。[83]Moon,R。Murphy,Y。Nakauchi,E。Prestes,B。RaoR.,R。Vinuesa和C.-M。 m orch。 机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。 IEEE机器人。 Autom。 mag。 ,29,92–107,2022。 [84] R. Vinuesa,O。Lehmkuhl,A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体,7,62,2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies,15,1513,2022。 [86] N. Tabatabaei,R。Vinuesa,R。Orléu和P. Schlatter。Moon,R。Murphy,Y。Nakauchi,E。Prestes,B。RaoR.,R。Vinuesa和C.-M。 m orch。机器人技术在实现联合国可持续发展目标中的作用 - 专家在2021 IEEE/RSJ IROS研讨会上的会议。IEEE机器人。Autom。 mag。 ,29,92–107,2022。 [84] R. Vinuesa,O。Lehmkuhl,A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。 翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。 流体,7,62,2022。 [85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。 用于复杂流的机器学习方法。 Energies,15,1513,2022。 [86] N. Tabatabaei,R。Vinuesa,R。Orléu和P. Schlatter。Autom。mag。,29,92–107,2022。[84] R. Vinuesa,O。Lehmkuhl,A。Lozano-Dur´an和J. Rabault。翅膀中的流量控制和通过深度加强学习发现新方法。流体,7,62,2022。[85] R. Vinuesa和S. Le Clainche。用于复杂流的机器学习方法。Energies,15,1513,2022。[86] N. Tabatabaei,R。Vinuesa,R。Orléu和P. Schlatter。在rans模拟中,边界层的湍流跳闸技术。流湍流。燃烧。,108,661–682,2022。[87] N. Tabatabaei,M。Hajipour,F。Mallor,R。Orloul - Orl u,R。Vinuesa和P. Schlatter。使用风洞测量值对NACA4412唤醒建模。流体,7,153,2022。[88] G. R. McPherson,B。Sirmacek和R. Vinuesa。质量灭绝事件的环境阈值。结果工程。,13,100342,2022。[89] D. Mamchur,J。Peksa,S。LeClainche和R. Vinuesa。用于非侵入对象检查的射线照相和新技术的应用和进步。传感器,22,2121,2022。[90] R. Raman,P。Singh,V。K. Singh,R。Vinuesa和P. Nedungadi。了解IEEE访问中出版物的文献计量模式。IEEE访问,10,35561–35577,2022。[91] M. Atzori,W。Kéopp,S。W. D. Chien,D。Massaro,F。Mallor,A。Peplinski,M。Rezaei,N。Jansson,S。Markidis,R。Vinuesa,E。Laure,P。Schlatter,P。Schlatter和T. Weinkauf。用paraview催化剂在NEK5000中大规模湍流模拟的原位可视化。J.超级计算。,78,3605–3620,2022。[92] D. Mamchur,J。Peksa,S。LeClainche和R. Vinuesa。对非侵害对象筛查技术的艺术状态分析。prz。elektrotech。,98,168–173,2022。[93] S. Singh Gill,R。Vinuesa,V。Balasubramanian和S. K. Ghosh。创新的软件系统,用于管理COVID-19大流行的影响。nat。软件。:实践。实验。,52,821–823,2022。[94] R. Vinuesa和B. Sirmacek。可解释的深度学习模型,以帮助实现可持续发展目标。马赫。Intell。 ,3,926,2021。 [95] L. Guastoni,A。Guemes,A。Ianiro,S。Decetti,P。Schlatter,H。Azizpour和R. Vinuesa。 卷积网络模型,以预测壁数量的壁湍流。 J.流体机械。 ,928,A27,2021。 [96] A. Guemes,S。Decetti,A。Ianiro,B。Sirmacek,H。Azizpour和R. Vinuesa。 从粗壁测量到湍流速度场,通过深度学习。 物理。 流体,33,075121,2021。Intell。,3,926,2021。[95] L. Guastoni,A。Guemes,A。Ianiro,S。Decetti,P。Schlatter,H。Azizpour和R. Vinuesa。卷积网络模型,以预测壁数量的壁湍流。J.流体机械。,928,A27,2021。[96] A. Guemes,S。Decetti,A。Ianiro,B。Sirmacek,H。Azizpour和R. Vinuesa。从粗壁测量到湍流速度场,通过深度学习。物理。流体,33,075121,2021。