XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信号分析
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。
基于脑信号分析的深度学习方法
1 简介 脑信号测量来自人脑的本能生物特征信息，反映了用户的被动或主动心理状态。脑信号模拟由大脑中数百万个神经元以信号形式处理的信息。这些脑信号类似于人的神经活动（包括感觉和运动活动）。通过处理脑信号可以了解人（或用户）的感觉和运动活动。随着新兴技术的发展，可以使用不同的传统（EEG、MEG、MRI、fMRI）和非传统信号处理技术（深度学习算法、决策树等）来分析和处理脑信号。所有传统版本的脑信号分析都包括特征提取步骤，然后在某个时间点进行分类过程。Jahankhani 等人。进行了实验，并使用离散小波变换（DWT）作为特征提取技术，从EEG脑信号中提取特征，多层感知器是分类技术，与径向基函数网络（RBF）一起使用[1]，在训练性能方面，已经实现了准确的EEG信号分类。而Acharya等人已经使用EEG信号以及小波包变换（WPT）作为特征提取方法和支持向量机（SVM）作为分类方法[2]进行了实验。这些方法结合起来可以准确检测出癫痫（一种神经系统疾病）。同样，更多的其他特征
使用机器学习诊断神经系统疾病的脑电信号分析综述
摘要。神经系统疾病是影响大脑和中枢自主神经系统的疾病。这些疾病对个人的健康和总体幸福感造成了巨大的损害。除了心血管疾病之外，神经系统疾病是导致死亡的主要原因。这些疾病包括癫痫、阿尔茨海默病、痴呆症、脑血管疾病（包括中风、偏头痛、帕金森病）和许多其他疾病。本文介绍了使用脑电图 (EEG) 信号和机器学习技术诊断三种最常见神经系统疾病的最新综合研究综述。本文讨论的疾病是更普遍的疾病，如癫痫、注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 和阿尔茨海默病。本文有助于了解有关用于诊断和分析神经系统疾病的 EEG 信号处理的细节，以及对各种技术的数据集、局限性、结果和研究范围的讨论。© 2021 生物医学光子学与工程杂志。
基于EEG信号分析的大脑计算机界面
摘要 - 大脑计算机接口（BCI）系统将原始的获得的大脑信号转换为控制外部设备的命令。生物医学信号处理技术的进步已指导脑电图（EEG）信号不仅是脑部疾病的诊断工具，而且是脑电脑接口场中的控制器。在本文中，我们提出了脑电图数据分析，以研究脑电图活动如何随左右图像手动运动而变化，这是通过思想控制机器的一步。在本文中，功率谱分析，脑电图的事件相关潜力和时间频率的特征表明，右手图像降低了左侧和左手图像中的手部面积的活性，可降低大脑右侧的手部面积的活性。结果成功地表明，在基于BCI的运动恢复中可以利用运动图像EEG现象。关键字 - 大脑计算机界面（BCI），脑电图（EEG）信号，运动图像EEG（MI-EEG）。
脑电信号分析...
通过分析来自大脑的电信号（也称为脑电信号 (EEG)），可以了解人体的运动活动以及与决策、情绪和心理问题相关的活动。科学界对这些数据的研究和应用日益增多。众所周知，EEG 的使用构成了脑机接口 (BCI) 发展的基础，并且代表了辅助技术的未来，尤其是针对没有运动控制能力的人的技术。然而，从这些信号中提取特征和模式仍然是一个复杂的过程。机器学习算法在解释脑电信号方面表现出了优异的效果，被用作分类和分析的工具。其应用范围包括神经科学、神经工程领域的研究甚至商业应用。因此，本研究的建议是分析执行涉及运动和想象任务的协议的个体的神经活动产生的信号，目的是提出此类活动的分类器。据了解，想象任务，具体为运动想象任务，是一种让受试者想象执行某一运动动作但不执行相应动作的神经认知技术，即想象身体的运动但不执行该运动的心理过程。对此类信号的解释和分类有助于开发可通过认知过程激活的控制工具。为了组成一个特定的测量装置，使用两种类型的传感器作为收集信号的仪器，一个是 16 通道脑电图，另一个是具有无线连接技术的低成本单电极传感器。提出的分类解决方案基于随机森林机器学习技术。对于这两种传感器，所提出的算法被证明在识别运动类型（真实或虚拟）和执行运动的肢体（左右手或脚踝）的过程中是有效的。此外，还可以验证该领域其他研究人员已经指出的一些困难，例如脑电图信号的人际差异很大，这对分类过程产生负面影响。
使用机器学习通过脑电图信号分析识别呼吸模式
摘要：本研究旨在探讨口呼吸引起缺氧（O 2 ）所造成的脑功能变化，并提出通过额外供氧来减轻口呼吸对脑功能副作用的方法。为此，我们使用机器学习技术根据脑电图信号对呼吸模式进行分类，并提出了一种减少口呼吸对脑功能副作用的方法。本研究共有20名受试者参与，每个受试者在工作记忆任务中进行了三种不同的呼吸：口鼻呼吸和供氧口呼吸。结果表明，鼻呼吸能保证大脑正常的O 2 供应，而口呼吸会中断大脑的O 2 供应。因此，本项使用机器学习对脑电图信号进行的比较研究表明，区分口鼻呼吸对脑功能影响的最重要因素之一是O 2 供应的差异。这些发现对于工作环境具有重要意义，表明在公共交通等密闭空间中长时间工作的员工需要特别小心，并且工作场所需要充足的氧气供应以提高工作效率。
通过生物医学信号分析评估生理系统中的复杂性
大多数生理系统复杂的想法在最近几十年中变得越来越流行。复杂性现在被认为是生理和医学中普遍存在的现象，它允许生活系统适应保留稳态的外部扰动。复杂性源自系统的特定特征，例如分形结构，自组织，非线性，存在许多相互依存的组件在不同的层次结构和不同的时间尺度上相互作用，以及通过生理网络与其他系统的互连。这种生理系统产生的生物医学信号可能会携带有关系统复杂性的信息，该系统可以利用以检测生理状态，以随着时间的推移监测健康状况或预测病理事件。出于这个原因，生物医学信号分析的最新趋势旨在设计用于从派生时间序列中提取系统复杂性信息的工具，例如连续的脑电图记录和肌肉记录记录，心血管变量的逐个表现值，或者是呼吸呼吸器的呼吸器变量测量值。本期特刊为评估生理系统的复杂动力学的时间序列分析的快速发展领域收集了16项科学贡献。在这方面，特刊包括两项有关临床主题特别相关的评论。Sun等人的论文。[1]修改了关于阿尔茨海默氏病的研究，该研究量化了大脑信号（电和磁摄影或功能磁共振成像）的复杂性改变。为了为普通读者提供对这个广泛而明显的主题的广泛愿景，该特刊不仅要求设计出新的方法论方法，这些方法是为了改善现有的复杂性量词，或在生理或临床场景中进行复杂性分析的新颖应用，而且还用于描述在临床和生物学研究的特定领域中描述复杂性方法的评论论文。审查指出，阿尔茨海默氏症患者的信号复杂性丧失，可能代表其功能病变的生物标志物，可用于疾病诊断和脑功能障碍的定量。Rampichini等人的论文。 [2]回顾了对表面肌电图的复杂性分析的研究，以检测运动肌肉中疲劳的发作，这是对生理学，病理生理学，训练和康复的极大兴趣的问题。 对于每个复杂性指数，作者总结了其含义，估计算法以及应用它的研究结果。 读者将在本期特刊中发现的新方法学方法将熵和信息流评估的理论方面。 任何熵估计器的所需特征都是相对一致性，在大多数应用程序中，假定通过设置估算值参数的特定值进行有意义的比较（例如给定的嵌入尺寸Rampichini等人的论文。[2]回顾了对表面肌电图的复杂性分析的研究，以检测运动肌肉中疲劳的发作，这是对生理学，病理生理学，训练和康复的极大兴趣的问题。对于每个复杂性指数，作者总结了其含义，估计算法以及应用它的研究结果。读者将在本期特刊中发现的新方法学方法将熵和信息流评估的理论方面。任何熵估计器的所需特征都是相对一致性，在大多数应用程序中，假定通过设置估算值参数的特定值进行有意义的比较（例如给定的嵌入尺寸
使用离散小波变换和智能技术进行脑电信号分析以诊断神经系统疾病“2279
摘要：脑电图 (EEG) 信号分析至关重要，因为它是诊断神经系统脑部疾病的有效方法。在这项工作中，我们开发了一个系统来同时诊断一到两种神经系统疾病（二类模式和三类模式）。为此，我们研究了不同的 EEG 特征提取和分类技术，以帮助准确诊断神经系统脑部疾病：癫痫和自闭症谱系障碍 (ASD)。我们针对癫痫和 ASD 分析了两种不同的 EEG 信号模式，即单通道和多通道。独立成分分析 (ICA) 技术用于从 EEG 数据集中去除伪影。然后，使用椭圆带通滤波器对 EEG 数据集进行分割和滤波，以消除噪声和干扰。接下来，使用离散小波变换 (DWT) 从滤波信号中提取脑电信号特征，将滤波信号分解为子带 delta、theta、alpha、beta 和 gamma。随后，使用五种统计方法从脑电图子带中提取特征：对数带功率 (LBP)、标准差、方差、峰度和香农熵 (SE)。此外，将这些特征输入到四个不同的分类器中，即线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM)、k 最近邻 (KNN) 和人工神经网络 (ANN)，以对对应于其类别的特征进行分类。DWT 与 SE 和 LBP 的组合在所有分类器中产生最高的准确率。对于三类单通道和多通道模式，使用 SVM 的整体分类准确率分别接近 99.9% 和 ANN 的 97%。
飞机信号分析技术的开发...
中央情报局、国防部、联邦调查局或国家安全局等安全机构可以使用研究中描述的被动傅里叶分析技术来识别失踪的飞机或监控涉嫌从事非法活动的飞机，而这些活动可能无法通过空中交通管制、雷达和日光摄像机发现。该技术还可用于在冲突地区实施“禁飞区”或对试图将违禁品走私到国内的飞机实施边境安全检查。能源公司还可以使用这种技术来定位地热能源，而气象机构可以利用主动傅里叶分析来确定地震或火山活动的地点。