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摘要:本研究使用机器学习,利用 EEG 信号自主执行听力测试(听力测定)过程。在标准听力测试中,给受试者提供不同幅度和波长的声音,这些声音是通过 MATLAB GUI 设计的界面随机分配的。受试者表示,他听到了用耳机听到的随机大小的声音,但如果没有听到,他就不会采取行动。同时,跟踪 EEG(脑电图)信号,并记录受试者注意和未听到的声音在大脑中产生的波。对测试结束时生成的 EEG 数据进行预处理,然后进行特征提取。将从 MATLAB 接口接收到的听到和未听到的信息与 EEG 信号相结合,确定受试者听到了哪些声音,没有听到哪些声音。在通过界面给出的声音之间的等待期间,不会给受试者提供任何声音。因此,这些时间在 EEG 信号中标记为未听到。本研究使用 Brain Products Vamp 16 脑电图仪测量脑信号,然后使用 Brain Vision Recorder 程序和 MATLAB 创建脑电图原始数据。在从大脑中听到和未听到的声音产生的信号数据创建数据集之后,使用 PYTHON 编程语言进行机器学习过程。使用 Python 编程语言获取用 MATLAB 创建的原始数据,在完成预处理步骤之后,将机器学习方法应用于分类算法。每个原始脑电图数据都通过 Count Vectorizer 方法检测。使用 TF-IDF(词频-逆文档频率)方法计算所有脑电图数据中每个脑电图信号的重要性。根据人们是否能听到声音对获得的数据集进行分类。在分析中应用了朴素贝叶斯、光梯度强化机 (LGBM)、支持向量机 (SVM)、决策树、k-NN、逻辑回归和随机森林分类器算法。我们研究中选择的算法之所以受到青睐,是因为它们在 ML 中表现出色,并成功分析了 EEG 信号。所选分类算法还具有可在线使用的特点。使用了朴素贝叶斯、光梯度强化机 (LGBM)、支持向量机 (SVM)、决策树、k-NN、逻辑回归和随机森林分类器算法。在 EEG 信号的分析中,光梯度强化机 (LGBM) 被评为最佳方法。确定预测最成功的算法是 LGBM 分类算法的预测,成功率为 84%。这项研究表明,也可以使用 EEG 设备检测到的脑电波进行听力测试。虽然可以创建完全独立的听力测试,可能需要听力学家或医生来评估结果。
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1.1. 所有身体艺术设施均不得靠近用于睡觉、洗澡或准备饭菜的任何居住区。 1.2. 与住宅相关的身体艺术设施必须有单独的入口和卫生间。 1.3. 与住宅相关的身体艺术设施不得设有直接通向身体艺术设施和住宅之间的门。 1.4. 身体艺术设施的所有墙壁和地板均应光滑、无孔洞或裂缝、可清洗且维护良好。墙壁、地板和天花板应保持清洁。 1.5. 身体艺术治疗区域内的所有表面,包括顾客椅子、桌子、长凳和柜台,均应光滑、无孔洞或裂缝、可清洗且维护良好。所有治疗表面,包括顾客椅子、桌子、长凳和柜台,均应具有易于在每次使用后/顾客之间清洁和消毒的结构。 1.6.洗手设施应有直接接入的冷热自来水,并配备容器装液体肥皂和一次性纸巾,这些肥皂和纸巾由壁挂式无接触式分配器分配,该分配器可在人体艺术设施内随时取用。每个水槽旁应有一个带盖的垃圾桶,用于处理纸巾。一个洗手池最多可供三名人体艺术技术人员使用。1.7. 人体艺术设施应有一个单独的房间或区域,专门用于清洁、消毒和灭菌。该区域应与手术区相隔至少 5 英尺,或用屏障或隔板隔开,并且不允许客户进入。1.8. 除残疾人使用的服务性动物(例如导盲犬)外,任何动物均不得进入人体艺术设施。1.9. 人体艺术设施的所有者或经营者应采取有效措施,防止昆虫、害虫和啮齿动物进入设施,并防止昆虫、害虫和啮齿动物在设施内繁殖或出现。设施的任何部分都不得出现昆虫、害虫和啮齿动物。1.10. 每个人体彩绘手术区域和每个卫生间都应提供至少一个带盖的废物容器。每个容器都应有盖子,并且盖子应始终保持关闭。人体彩绘手术区域的废物容器应每天清空,固体废物应至少每周从场所清除一次。所有废物容器都应可清洁并能够消毒。1.11. 如果需要便携性,锐器废物容器应是便携式的,以确保锐器废物容器在从业人员伸手可及的范围内。1.11.1. 这些容器必须是坚硬、抗穿刺、防漏的容器,专门设计用于储存锐器。1.11.2. 它们必须贴有通用生物危害符号标签。1.11.3. 它们必须保持直立,并经常更换以避免过度填充。1.11.4. 移动锐器容器时,必须将容器关闭。如果可能发生泄漏,必须将它们放置在可容纳所有内容物的第二个容器中,防止泄漏,并贴上通用生物危害符号或进行颜色编码。1.11.5. 锐器容器必须在首次使用后至少 90 天更换。建议:1.12. 如果窗户用于通风,人体彩绘设施应配备自动关闭的门窗,且门窗应完好无损。1.13. 人体彩绘操作区应通过至少四英尺高的面板或墙壁与顾客等候区/零售区隔开。1.14. 设施中每个人体彩绘技师的人体彩绘操作区应至少有 45 平方英尺的地板空间。