XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信号转换
![arXiv:2301.07173v1 [eess.AS] 2023 年 1 月 2 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\eb0b1a6159942ebecf090a4f256dc19cb0a65090.webp)
arXiv:2301.07173v1 [eess.AS] 2023 年 1 月 2 日
将人类大脑活动中的想象语音转化为声音是一个具有挑战性和引人入胜的研究课题，它可以为人类通过大脑信号进行交流提供新的方式。通过侵入式测量口头语音数据，从大脑活动重建语音的努力已经显示出其潜力，然而，在重建想象语音方面却面临挑战。在本文中，我们提出了 NeuroTalk，它将想象语音的非侵入式脑信号转换为用户自己的声音。我们的模型用口头语音 EEG 进行训练，该模型被推广以适应想象语音领域，从而允许想象语音和作为基本事实的声音之间自然对应。在我们的框架中，自动语音识别解码器有助于分解生成的语音的音素，从而显示出从未见过的单词重建语音的潜力。我们的结果暗示了从人类 EEG 信号进行语音合成的潜力，不仅来自口头语音，而且来自想象语音的脑信号。
加速度计选择注意事项 - PCB Piezotronics
压电 (PE) 型加速度计 PE 型加速度计响应施加到其压电陶瓷或晶体传感元件上的机械应力，产生高阻抗静电荷输出。由于其高电荷灵敏度，压电陶瓷在电荷和电压模式加速度计中得到广泛应用。石英被公认为所有压电材料中最稳定的材料，也常用于通用 ICP ® 加速度计、校准传递标准以及 PE 压力和力传感器。电荷输出系统已经问世约 40 年。PE 加速度计通过低噪声电缆与高输入阻抗电荷放大器一起工作，该放大器将电荷信号转换为可用的低阻抗电压信号以供采集。电荷放大器提供信号阻抗转换、标准化和增益/范围调整。选项可能包括滤波、速度和/或位移积分以及输入时间常数的调整，这决定了低频响应。现代电荷放大器采用更有效的低噪声电路设计，并可能包含简化的 LCD 显示器和数字控制。一些“双模”型号可同时使用 PE 和 ICP ®
— TZIDC 数字定位器 - ABB
气动装置 I/P 模块和后续气动放大器用于控制气动执行器。久经考验的 I/P 模块按比例将来自 CPU 的永久电气设定点信号转换为用于调节 3/3 通阀的气动信号。用于加压或减压执行器的空气流量剂量不断调整。因此，可实现出色的控制效果。达到设定点时，3/3 通阀在中间位置关闭，以最大限度地减少空气消耗。气动系统可提供四种版本：用于单作用和双作用执行器，每种版本都具有“故障安全”/“故障冻结”安全功能。“故障安全”安全功能 如果电源发生故障，定位器输出 1 会减压，气动执行器中的复位弹簧会将阀门移至安全位置。如果是“双作用”版本，输出 2 会额外加压。“故障冻结”功能 如果电源发生故障，定位器输出 1（和输出 2，如果适用）会关闭，气动执行器会将阀门锁定在当前位置。如果压缩空气供应电源发生故障，定位器会给执行器减压。
使用基于迁移学习的特征提取和卷积神经网络进行基于脑电图的情绪识别
摘要。本文介绍了一种基于脑电图 (EEG) 的情绪识别新方法。该方法使用迁移学习从多通道脑电图信号中提取特征，然后将这些特征排列在 8×9 的图中以表示它们在头皮上的空间位置，然后我们引入一个 CNN 模型，该模型接收空间特征图并提取脑电图通道之间的空间关系并最终对情绪进行分类。首先，将脑电图信号转换为频谱图并通过预先训练的图像分类模型从脑电图频谱中获取特征向量。然后，重新排列不同通道的特征向量并将其作为 CNN 模型的输入，该模型提取空间特征或通道依赖关系作为训练的一部分。最后，CNN 输出被展平并通过密集层以在情绪类别之间进行分类。在本研究中，SEED、SEED-IV 和 SEED-V EEG 情绪数据集用于分类，我们的方法通过五倍交叉验证在 SEED 上实现了 97.09% 的最佳分类准确率，在 SEED-IV 上实现了 89.81% 的最佳分类准确率，在 SEED-V 数据集上实现了 88.23% 的最佳分类准确率。
Telkomnika电信计算电子和控制
这项研究旨在开发脑部计算机界面，该界面可以使用脑电图（EEG）信号来控制电动轮椅。首先，我们使用Mind Wave Mobile 2设备从头皮表面捕获原始的EEG信号。使用快速傅立叶变换（FFT）将信号转换为频域，并过滤以监视注意力和放松的变化。接下来，我们执行了时间和频域分析，以识别五个眼手势的特征：打开，闭合，每秒眨眼，双眨眼和查找。基本状态是开放的眼球手势，我们将其余四个动作手势的特征与基本状态进行了比较，以识别潜在的手势。然后，我们构建了一个多层神经网络，将这些功能分类为控制轮椅运动的五个信号。最后，我们设计了一个实验轮椅系统，以测试所提出的方法的有效性。结果表明，脑电图分类高度准确且计算上有效。此外，不同个体的脑控制轮椅系统的平均性能超过75％，这表明这种方法的可行性。
在想象的语音
将想象中的语音从人脑活动转化为声音是一个具有挑战性和吸收的研究问题，可以通过大脑信号提供人类交流的新手段。努力从大脑活动中重建语音的努力表明了他们使用侵入性语音数据的侵入性测量的潜力，但在重建想象的语音方面面临着挑战。在本文中，我们提出了Neurotalk，它将想象的语音的非侵入性大脑信号转换为用户自己的声音。我们的模型接受了口语脑电图的训练，该语音被推广以适应想象中的言语领域，从而使想象中的语音和声音之间的自然对应是一个地面真理。在我们的框架中，自动语音识别解码器有助于分解生成的语音的音素，从而证明了从看不见的单词中进行语音重建的潜力。我们的结果暗示了人类脑电图信号的语音综合潜力，不仅来自口语语音，而且还来自想象中的语音的大脑信号。
脑机接口：大脑芯片从过去到现在
脑机接口 (BCI) 是一种机制，使个人能够利用大脑活动来操纵和控制计算机或其他技术设备。该技术涉及接收和分析脑信号，然后将这些信号转换为可以轻松传达给智能设备的命令，使它们能够执行特定操作。本研究分析了脑芯片作为脑机接口从过去到现在的演变。脑植入物和芯片作为接口装置，通过与大脑神经元的物理交互传输信息。内容未做任何更改。使用的语言清晰、客观、价值中立，语域正式，用词准确。结构清晰，信息流合乎逻辑，语句之间有因果关系。文本没有语法错误、拼写错误和标点符号错误。脑芯片接口为个人提供了理解和与周围环境互动的机会。给定的文本严格遵循传统格式，包含标准学术部门和作者和机构的一致引用。本研究采用历史调查的方法来分析脑芯片从过去到现在的发展历程。
评估和提高天然气的可靠性... - NSF PAR
摘要。环境监测技术的进步使相关社区和公民能够收集数据，以更好地了解当地环境和潜在暴露情况。这些移动、低成本的工具可以提高收集时间和空间分辨率的数据，提供具有前所未有的详细程度的大规模数据。这种类型的数据有可能使人们能够就其暴露情况做出个人决定，并支持制定减少污染和改善健康结果的当地战略。然而，这些低成本仪器的校准一直是一个挑战。通常，传感器组是通过现场校准来校准的。这涉及将传感器组与高质量参考仪器放在一起一段时间，然后应用机器学习或其他模型拟合技术（如多元线性回归）来开发用于将原始传感器信号转换为污染物浓度的校准模型。尽管这种方法有助于校正环境条件（例如温度）的影响以及与非目标污染物的交叉敏感性，但越来越多的证据表明，由于污染物水平与环境条件（包括昼夜循环）之间存在偶然相关性，校准模型可能会过度拟合给定位置或一组环境条件。 因此，在现场训练的传感器包可能会提供
使用 LSTM 对站立、行走和跑步数据集上的 EEG 信号进行分类
伦敦 V.Gandhi@mdx.ac.uk 摘要 - 毫无疑问，脑机接口 (BCI) 方法最重要的分支之一是通过脑信号进行替代通信的方法。BCI 利用软件和硬件将来自大脑活动感知的脑电图 (EEG) 信号转换为用户动作。BCI 引起了广泛学科研究人员的兴趣，例如认知科学、深度学习、模式匹配、药物治疗医学等。患有神经和认知障碍的患者可以通过 BCI 得到帮助，有可能通过手势或仅仅是心理想象实现交流。在本文中，采用了一种新颖的离散小波变换 (DWT) 组合来提取最佳特征，并采用了基于长短期记忆 (LSTM) 的循环神经网络 (RNN) 对站立、行走和在跑步机上跑步时获取的 EEG 信号进行分类。使用的数据集可从开放科学框架存储库免费下载。所提出的 DWT-LSTMRNN 方法在对四种不同信号进行分类时可实现 96.7% 的准确率，因此有可能在 BCI 竞赛数据集上进行进一步研究，为实时应用铺平道路。
揭秘思想：EEG 脑信号解码成文本的进展综述
摘要 — 近年来，利用脑电图 (EEG) 将大脑活动转换为文本的研究取得了显著进展。许多研究人员正在努力开发新模型，将 EEG 信号解码为文本形式。尽管这一领域已经显示出有希望的发展，但仍面临许多挑战，需要进一步改进。概述这一领域的最新发展和未来研究方向非常重要。在这篇评论文章中，我们全面总结了 EEG 到文本转换的进展。首先，我们讨论 EEG 到文本技术的发展以及我们仍然面临的问题。其次，我们讨论该领域使用的现有技术。这包括收集 EEG 数据的方法、处理这些信号的步骤以及能够将这些信号转换为连贯文本的系统的开发。我们最后总结了未来的潜在研究方向，强调需要提高准确性、减少系统限制以及探索不同领域的新应用。通过解决这些方面，本评论旨在为更广泛的用户群开发更易于访问和更有效的脑机接口 (BCI) 技术做出贡献。