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实用SSVEP BCI
摘要：与替代方法相比，由于较高的信息传输速率和最少的训练设置更容易设置，大脑计算机界面（BCI）的稳态视觉诱发电位（SSVEP）方法很受欢迎。具有精确生成的视觉刺激频率，可以将大脑信号转换为外部动作或信号。传统上，使用或不带有凝胶的电极从枕骨区域收集SSVEP数据，通常安装在头顶上。在这项实验研究中，我们开发了一个入耳式电极来收集四个不同频率的SSVEP数据，并将其与枕头皮电极数据进行比较。来自五个参与者的数据证明了基于耳电极的SSVEP的可行性，显着增强了可穿戴BCI应用的可实用性。
开发遥控太阳能农药喷雾器车辆
继电器板图4是Atmega32a。5 V，一个16 MHz处理器，带有32 KB的闪存和1 kb的RAM。数据总线为8位，因为ATMEGA32A是8位CPU。有40个销钉（每侧有20个引脚）。无线接口的蓝牙模块是HC-05。其最大范围为30英尺。发光二极管（LED）单独显示每个状态机的状态。DC-DC转换器将电池的12 V电源转换为系统处理器的5 V DC和ATMEGA32A使用情况。Darlington Opt Coupler是4N33。驱动金属氧化物半导体磁场效应晶体管（MOSFET），后者又驱动继电器；它将处理器的（5 V）Atmega32a信号转换为12 V信号，充当级别变速杆。1N4007：是一个自由意志二极管。它死了或杀死了
机器人辅助植入微电极阵列...
脑机接口 (BCI) 是神经科学领域中一个发展迅速的领域，其基础是人类神经系统与计算机之间的直接通信。1,2 非侵入式 BCI，如脑电图 (EEG) 或基于近红外光谱的交互，已成功将信号转换为针对运动障碍的设备控制命令，此类系统已与增强现实相结合。3–6 植入式微电极阵列 (MEA) 的发展开启了脑机交互的新时代，揭示了其在中枢神经系统和周围神经系统中的潜在应用。初步研究重点是恢复四肢瘫痪患者的运动技能，并取得了令人鼓舞的结果。7,8 另一个具有挑战性的应用是视觉假体。虽然视网膜假体已经可用，9 通过皮质刺激恢复视觉通路仍在发展中。10–16 到目前为止，在评估
使用脑电图 (EEG) 和 VGGNet 对儿童工作记忆表现进行分类
摘要 - 本研究调查了儿童脑电图与不同工作记忆表现水平之间的关系。共有 230 名受试者自愿参加这项研究。首先，学生需要回答心理测试以评估他们的工作记忆表现。根据获得的分数，将学生分为高、中、低工作记忆表现组。从前额叶皮层记录静息脑电图并进行预处理以消除噪音。然后生成合成脑电图以平衡并将每个对照组的样本数量增加到 200 个。接下来，应用短时傅立叶变换将信号转换为频谱图。特征图像用于训练 VGGNet 模型。深度学习模型已成功开发，训练准确率为 100%，验证准确率为 85.8%。这些表明使用 EEG 和 VGGNet 模型交替评估工作记忆表现的潜力。
使用计算机视觉方法的Pulsar候选分类，从卷积和注意力的组合
脉冲星被称为旋转的中子星，其辐射束在视线上扫过。这些脉冲星的无线电信号在宽的无线电带中脉冲，但由于星际介质中的游离电子而被分散。因此，较低频率的信号更延迟。信号是由射电望远镜接收到的，然后在一系列信号转换和数字过程之后转换为数字信号，最后存储在数字文件中。天文学家通过搜索脉冲（P）的周期性（P）和许多试验的最佳分散度度量（DM）来识别脉冲星信号，以延迟在无线电带中检测到的脉冲延迟补偿的延迟补偿。在从无线电频带中的许多频道数据中进行数据脱离（DE-DM）并加在一起后，可以通过快速傅立叶变换（FFT）方法分析信号后可能找到脉冲星的可能周期。分析可以在许多软件包中进行。最受欢迎的Pulsar搜索软件是Presto。5
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）。
合成光子晶格，用于单发频率梳子
超短光信号的全部表征，包括它们的相和相干性能，对于对新型工程光源的发展和理解，例如光学频率梳，11-13个频率编码量子态，14和光学孤子分子至关重要。15此外，完全的光信号表征对于通过光纤网络16和波长划分传输格式的传播信息的通信很重要，在该格式中，单个载流子之间的相对阶段很重要。17用于测量光脉冲，频率分辨的光门控（Frog）18的最常用的甲基OD和用于直接电场重建（蜘蛛）的光谱相干涉测量法（Spider），11,19需要复杂的多模板光学设置，以便重建相干性的振幅和程度。具有仅具有单个空间模式的光谱相信息能力的能力。这包括超快速信号转换方法，例如
基于大脑计算机界面的系统综述
通讯 * SAMAA S. ABDULWAHAB电气工程系，技术大学，巴格达，伊拉克电子邮件：316393@student.uotechnolology.iq.iq摘要摘要摘要未来主义时代需要手工工作的进展，甚至需要进行亚辅助依赖性和次要依赖性和脑接口（BCI）。正如文章所暗示的那样，它是人脑思维产生的信号与计算机所产生的信号之间的途径，可以将传递到动作的信号转换为动作。BCI所处理的大脑活动通常使用脑电图测量。在本文中，进一步打算对基于EEG的BCI进行可用的最新评论，重点关注其技术方面。在特定的情况下，我们提出了几种基本的神经科学背景，它们很好地描述了如何构建基于脑电图的BCI，包括评估要使用的信号处理，软件和硬件技术。个人讨论了大脑计算机界面程序，展示了一些现有的设备缺点，并提出了一些ELD的观点。
基于离子敏感场效应晶体管（ISFET）的综述...
可以识别和测量生物分子的传感器的发明是生物学的关键进步。传感器已在多个行业中广泛使用，最著名的是在医学诊断领域。生物传感器通过整合信号转换和生物识别成分来构成生物检测系统。它们已针对广泛的生物检测应用开发。一类称为电化学生物传感器的生物传感器使用电分析设备，并具有更高敏感性，简单性，速度和生物分子识别选择性的优势。如今最受欢迎的电化学生物传感器之一是ISFET传感器，它执行生化测量和生物分子识别。ISFET最初是在五十多年前提出的，现在使用ISFET制造了最有前途的护理诊断和实验室设备。在本综述的论文中，提出了ISFET的历史，工作原理，制造过程以及建模和仿真技术。此外，还解释了一些物理方面和仿真方法。最后，我们讨论了它们在敏感和可靠地分析包括DNA，酶和细胞在内的多种生物分子中的应用。