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使用可穿戴脑感应头带的EEG信号引起的驱动器嗜睡的研究文章检测
摘要：驾驶员嗜睡检测在道路安全和高级驾驶辅助系统领域起着重要作用。脑电图（EEG）信号是疲劳和嗜睡最准确，最可靠的指标之一，但在检测嗜睡的情况下，其医学分级测量系统可能对驾驶员来说是侵入性的。这项研究的目的是测试消费者分级的脑电图传感器的可行性和可用性，以在驾驶员嗜睡检测系统中使用。实验是通过使用Muse的大脑感应头带进行的。快速傅立叶变换（FFT）方法用于从EEG信号中提取特征。然后，提取的特征数据随后用于构建两个分类模型，即支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）。嗜睡的检测是二进制分类任务，它是在昏昏欲睡的时期和警报时期进行分类。在仅检测到昏昏欲睡的时期的情况下，SVM模型检测到82.7％的昏昏欲睡时期，这比ANN模型更好，而ANN模型只能检测到81.25％的昏昏欲睡时期。但是，在昏昏欲睡和警报时期的检测中，ANN模型的性能要比SVM更好。使用不同的内核函数测试了SVM模型，而精细的高斯SVM模型的精度最高为87.8％。ANN模型的执行略高于SVM模型，精度为87.9％。在这项研究中验证了消费者分级的EEG传感器在嗜睡检测系统中使用的能力。关键字：驱动程序嗜睡检测，脑电图（EEG），脑部计算机接口（BCI），支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN）
SIGNAL 2023 年夏季
先进探索与科学系统通信能力 (ACCESS) 项目是近太空网络的重要服务提供商，负责运营和维护政府所有、承包商运营的地面和飞行系统。今年夏天，Brooke Ballhaus 和 Tarun Narahari 开发了用于 ACCESS 地面调制解调器的自动生成测试报告功能。为了开发他们的前端和后端软件，Ballhaus 和 Narahari 首先研究了能够支持动态报告修改的 Python 编码策略和软件包。除了创建这些测试报告所需的模板和函数之外，Ballhaus 和 Narahari 还确保模板是可修改的，并且能够根据测试数据自动生成图形和表格。后端软件完成后，团队构建了一个图形用户界面 (GUI)，使 ACCESS 工程师能够轻松理解和使用 ACCESS 调制解调器测试套件 (AMTS) 的功能。 AMTS 允许 NASA 工程师对任何 ACCESS 地面调制解调器进行高保真性能测试，而该团队的 GUI 支持用户功能，可轻松高效地创建和修改测试报告。Ballhaus 和 Narahari 的软件标准化了生成调制解调器测试报告的过程，从而确保 ACCESS 调制解调器团队能够轻松观察其系统的运行状况和行为。他们的工作使 NASA 能够优化工程师围绕调制解调器做出的决策。
Microsoft Word - 31 46845 41454632 心理压力分类的脑电信号分析综述.docx
摘要 心理压力如今已被视为一个重要问题。长期压力可能导致许多严重疾病，如心脏病发作、糖尿病、可能的猝死和精神障碍。传统的临床检测和监测压力的技术主要基于问卷调查和访谈。然而，由于它们的局限性和数据处理障碍，迫切需要更先进的技术。最近，许多研究集中于使用生理信号（如心脏活动、大脑活动、肌肉活动、语音和面部表情）对心理压力进行分类。从大脑活动收集数据的一种方法是使用一种名为脑电图 (EEG) 的非侵入式设备。本文简要介绍了 EEG，然后全面分析了伪影及其去除技术。讨论了 EEG 中的两种伪影及其去除方法，以及专家面临的挑战、优势和不同障碍。还讨论了用于心理压力分类的可能的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型。此外，还讨论了提高压力检测准确性的可能方法的未来方向。
国家食品药品监督管理局安全信号“国家食品药品监督管理局将信号定义为有关不良事件与药品之间可能存在因果关系的报告信息，
SFDA 安全信号 “SFDA 将信号定义为有关不良事件与药物之间可能存在因果关系的报告信息，这种关系之前未知或记录不完整。通常需要一份以上的报告来生成信号，具体取决于事件的严重性和信息的质量。信号是假设，同时包含数据和论据，重要的是要注意信号不仅不确定，而且本质上是初步的” 2022 年 8 月 9 日 沙特食品药品管理局 (SFDA) – 破伤风类毒素 (TT) 疫苗的安全信号和蜂窝织炎风险 沙特食品药品管理局 (SFDA) 建议所有医疗保健专业人员注意与使用破伤风类毒素 (TT) 疫苗相关的蜂窝织炎安全信号。该信号源于常规药物警戒监测活动。 简介
美国陆军第 7 信号司令部（战区）
2012 年 5 月，肯德齐尔斯基上校接受了比利时布鲁塞尔北约总部欧洲盟军最高指挥官 (SACEUR) 的副官职位。从指挥参谋学院毕业后，他担任北卡罗来纳州自由堡第 50 信号营远征营的 S-3 营长，后来担任执行官。2016 年 4 月至 2019 年 8 月，他担任佛罗里达州麦克迪尔空军基地联合通信支援部队 (空降) 的作战主任 (J3)。
美国陆军第 7 信号司令部（战区）
坎宁安先生于 2014 年加入国防部，担任国家安全局数据中心管理实习生。此后不久，他开始在美国空军担任文职，担任第 33 网络战中队的防御性网络作战系统工程师。随后，他担任了越来越重要的职位，包括空军内部威胁中心的作战支持主管、第 33 网络战中队的工程和创新飞行主管、首席信息安全
电动机的面向VR的EEG信号分类...
波兰摘要：虚拟现实（VR）与近乎实时的EEG信号处理相结合，可以用作已经存在的康复技术的补充，使从业者和治疗师可以与患者一起将自己浸入虚拟环境中。这项研究的目的是提出一个分类模型以及所有预处理和特征提取步骤，这将能够在保持接近实时的性能的同时产生令人满意的结果。在脑电图信号数据集上测试了所提出的解决方案，该数据集包含52个受试者执行的左/右手运动成像运动实验。在测试和训练阶段，使用精度得分和执行时间来测量不同模型的性能。总之，鉴于潜在的患者康复程序的要求，提出了一种模型。关键字：实时脑电图分析，虚拟现实，CSP过滤，运动图像。©2022StanisławZakrzewski，BartłomiejStasiak，Tomasz Klepaczka和Adam
一种基于机器学习的利用脑电信号预测癫痫发作的方法
大脑由数十亿个神经元组成，它们控制着我们的所有行为。在癫痫发作时，大脑信号的模式顺序会发生改变，导致个体大脑出现癫痫样放电。大约 1% 的世界人口患有癫痫，因此需要进行一些研究来帮助诊断和治疗这种疾病。这项工作的目的是开发一种基于机器学习的方法，使用非侵入性脑电图 (EEG) 预测癫痫发作。因此，使用 CHB-MIT 数据库对发作间期和发作前状态进行分类。该算法是使用独立于患者的方法预测多个受试者的癫痫发作而开发的。离散小波变换用于在 5 个级别上对 EEG 信号进行分解，并研究了频谱功率、平均值和标准差作为特征，以分析哪一个会呈现最佳结果，并使用支持向量机 (SVM) 作为分类器。该研究的功率、标准差和平均值特征分别实现了 92.30%、84.60% 和 76.92% 的准确率。
机器学习脑电信号回顾... - ijarcce
摘要：自发现以来，脑电图 (EEG) 一直是识别患者某些健康状况的主要方法。由于可用的分类器类型很多，因此分析方法也同样繁多。在这篇评论中，我们将专门研究为生物工程应用的 EEG 分析而开发的机器学习方法。根据这些信息，我们能够确定每种机器学习方法的总体有效性以及关键特征。我们发现，机器学习中使用的所有主要方法都以某种形式应用于 EEG 分类。范围从朴素贝叶斯到决策树/随机森林，再到支持向量机 (SVM)。监督学习方法的平均准确度高于无监督学习方法。这包括 SVM 和 KNN。虽然每种方法在各自的应用中的准确性都有限，但希望如果正确实施，这些方法的组合具有更高的整体分类准确度。关键词：EEG 分析、EEG 信号、SVM。