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语言能力调节L2拼字学学习机制：公开命名中与事件相关的大脑电位的证据
摘要本研究调查了双语者迅速建立第二语言（L2）新单词形式的记忆痕迹，这是L2语言能力的函数。一组具有各种英语能力水平的中文 - 英语双语者，由阅读工作介绍，其中包括16个伪单词和16个英语单词，在6个培训中反复出现。的行为和神经生理数据，并在重复范围内的单词长度效应中的调制量被衡量为从soblexical涉及到词汇参与的过渡指数。的结果表明，L2的较高能力与单词长度对新单词的影响降低有关，这反映在命名潜伏期以及早期的N1和P200脑反应中。相比之下，较低的能力学习者似乎参与了努力的字母对解码过程，对字母顺序的注意力分配较高，并且在跨暴露范围内更大程度地使用了Sublexical Processing。我们的发现突出了需要解决特定的字符至音量到词素技能以有效学习L2的必要性，尤其是在L1非字母内的人群中。
Sri Lanka泵送水力储存电位的全面概述
摘要：泵送水力储存（PHS）是一项完善的技术，可在长时间内储存能量。斯里兰卡（Sri Lanka）是一个拥有水力发电资源的国家，具有巨大的PHS开发潜力。该国主要水电厂所在的中央高地，由于其有利的地形，高降雨和大型水库提供了许多合适的PHS开发地点。PHS可以提供可靠的能源，减少该国对化石燃料的依赖，并减轻常规能源的负面影响。尽管具有潜力，但斯里兰卡的PHS发展仍面临着几个挑战，包括高资本成本，征用土地问题和环境问题。本文回顾了斯里兰卡电力部门的当前状态，评估了斯里兰卡的PHS潜力，并检查了斯里兰卡的PHS开发的好处。
用于单次试验识别运动相关皮质电位的非线性自适应时空滤波器
摘要：动作的执行或想象由皮质电位反映，可通过脑电图 (EEG) 记录为运动相关皮质电位 (MRCP)。从单次试验中识别 MRCP 是实现脑机接口 (BCI) 自然控制的一项具有挑战性的可能性。我们提出了一种基于最佳非线性滤波器的 MRCP 检测新方法，处理包括延迟样本在内的不同 EEG 通道（获得时空滤波器）。通过改变时间滤波器的顺序和输入数据的非线性处理，可以获得不同的输出。这些滤波器的分类性能通过对训练集进行交叉验证来评估，选择最佳滤波器（适应用户）并从最佳三个滤波器中进行多数投票，以使用测试数据获得输出。将该方法与我们团队最近推出的另一种最先进的滤波器进行比较，该滤波器应用于 16 名健康受试者记录的 EEG 数据，这些受试者执行或想象 50 次自定步调的上肢手掌抓握。新方法对整个数据集的平均准确率为 80%，明显优于之前的滤波器（即 63%）。对于具有异步、自定步调应用程序的在线 BCI 系统设计，它是可行的。
事件相关电位的分类准确率……
a 蓝色字体显示不确定的分类。b 红色字体显示假阳性分类。缩写：BFP，脑指纹；IP，存在真实信息；IP C ，脑指纹分类为存在信息；IA，不存在真实信息；IA C ，脑指纹分类为不存在信息；IND，脑指纹分类为不确定。
新型混合视觉刺激将周期性运动融入传统闪烁或模式反转视觉刺激中，用于基于稳态视觉诱发电位的脑机接口
在本研究中，我们提出了一种用于基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 的新型混合视觉刺激，该刺激将各种周期性运动融入传统的闪烁刺激 (FS) 或模式反转刺激 (PRS)。此外，我们研究了每种 FS 和 PRS 的最佳周期运动，以增强基于 SSVEP 的 BCI 的性能。通过根据四个不同的时间函数（用无、平方、三角和正弦表示）改变刺激的大小来实现周期性运动，总共产生八种混合视觉刺激。此外，我们开发了滤波器组典型相关分析 (FBCCA) 的扩展版本，这是一种用于基于 SSVEP 的 BCI 的最先进的无需训练分类算法，可提高基于 PRS 的混合视觉刺激的分类准确性。 20 名健康个体参加了基于 SSVEP 的 BCI 实验，以区分四种不同频率的视觉刺激。评估了平均分类准确率和信息传输率 (ITR)，以比较基于 SSVEP 的 BCI 对不同混合视觉刺激的性能。此外，还评估了用户对每种混合视觉刺激的视觉疲劳程度。结果，对于 FS，当除 3 秒外的所有窗口大小都加入正弦波形的周期运动时，报告的性能最高。对于 PRS，方波的周期运动在所有测试窗口大小中显示出最高的分类准确率。两种最佳刺激之间的性能没有观察到显著的统计差异。据报道，正弦波周期运动的 FS 和方波周期运动的 PRS 的平均疲劳分数分别为 5.3 ± 2.05 和 4.05 ± 1.28。因此，我们的结果表明，与传统的 FS 和 PRS 相比，具有正弦波周期运动的 FS 和具有方波周期运动的 PRS 可以有效提高 BCI 性能。
脉冲定时对皮层和丘脑底核深部脑刺激诱发电位的影响
脉冲时间的影响是我们了解如何有效调节基底神经节丘脑皮质 (BGTC) 回路的重要因素。通过电刺激丘脑底核 (STN) 产生的单脉冲低频 DBS 诱发电位可以洞察回路激活，但长延迟成分如何随脉冲时间的变化而变化尚不清楚。我们研究了在 STN 区域传递的刺激脉冲之间的时间如何影响 STN 和皮质中的神经活动。在五名帕金森病患者的 STN 中植入的 DBS 导线被暂时外化，从而可以传递脉冲间隔 (IPI) 为 0.2 至 10 毫秒的成对脉冲。通过 DBS 导线和头皮 EEG 的局部场电位 (LFP) 记录来测量神经激活。 DBS 诱发电位是使用通过联合配准的术后成像确定的背外侧 STN 中的接触器计算的。我们使用小波变换和功率谱密度曲线量化了不同 IPI 对跨频率和时间的诱发反应幅度的影响程度。STN 和头皮 EEG 中的 DBS 诱发反应的 β 频率内容随着脉冲间隔时间的增加而增加。间隔 < 1.0 ms 的脉冲与诱发反应的微小变化相关。1.5 到 3.0 ms 的 IPI 使诱发反应显著增加，而 > 4 ms 的 IPI 产生适度但不显著的增长。当 IPI 在 1.5 到 4.0 ms 之间时，头皮 EEG 和 STN LFP 反应中的 β 频率活动最大。这些结果表明，DBS 诱发反应的长延迟成分主要在 β 频率范围内，并且脉冲间隔时间会影响 BGTC 电路激活的水平。
视觉刺激背景亮度对引发稳态视觉诱发电位的影响
归因于脑电图（EEG）信号的信噪比差（SNR）[3]。可以通过增加信号水平和/或降低噪声水平来改善SSVEP信号的SNR。研究人员在改善SSVEP的SNR并提高BCI性能方面取得了长足的进步。首先，研究人员通过应用高级信号处理方法改善了SNR。例如，在当前的BCI系统中广泛使用试验平均，以改善脑电图分析中的SNR [3]。空间过滤已用于将多通道脑电图数据投射到低维空间空间中，以消除任务 - 无关的组件并改善与任务相关的EEG信号的SNR [4]。对于SSVEP，规范相关分析（CCA）方法可以最大程度地提高SSVEP的检测频率[5，6]。独立的组件分析是另一种空间滤波方法，通过将与任务相关的脑电图组件与任务 - iRrelevant eeg和人为成分分开，从而增强了脑电图信号的SNR [7，8]。第二，研究人员设计了实验以获得增强的与任务相关的脑电图信号并改善SNR。例如，在有效的基于SSVEP的BCI中，与使用Checkerboard刺激获得的刺激相比，使用情感人脸的视觉刺激大大提高了SSVEP信号的振幅[9]。第三，一些研究人员调整了视觉刺激亮度的参数，以调节SSVEP响应的幅度，从而改善了SSVEP的SNR [10-12]。例如，相关研究表明，亮度对比信息对于形式，运动和深度的感知至关重要[13，14]。亮度对比或“调制深度”定义为最大亮度的比率减去最小亮度与最大亮度以及
皮质表面电位的柱状定位和层状起源
1 劳伦斯伯克利国家实验室生物系统与工程部，加利福尼亚州伯克利 94720，2 加利福尼亚大学伯克利分校物理系，加利福尼亚州伯克利 94720，3 艾伦脑科学研究所，华盛顿州西雅图 98109，4 加利福尼亚大学伯克利分校/旧金山分校神经工程与假肢中心，加利福尼亚州伯克利 94720-3370，5 加利福尼亚大学伯克利分校电气工程与计算机科学系，加利福尼亚州伯克利 94720，6 加利福尼亚大学伯克利分校海伦威尔斯神经科学研究所和雷德伍德理论神经科学中心，加利福尼亚州伯克利 94720，7 劳伦斯伯克利国家实验室科学数据部，加利福尼亚州伯克利 94720，以及 8 劳伦斯伯克利国家实验室生物系统与工程部，加利福尼亚州伯克利 94720
