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基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
脑电信号分析
页码摘要（泰语）................................................................................................................摘要（英文）................................................................................................................致谢................................................................................................................................目录 .............................................................................................................................................目录 .................................................................................................................................... S 目录................................................................................................................................................第 3 章
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。
心脏中的电信号-comsol
必须注意，这些方程是强烈的非线性。因此，与本示例相比，使用更细的网格或使用更高的元素顺序（尤其是在这样的完整3D模型中），以获取有关感兴趣的时间间隔具有一定程度可靠性的结果。这对于解决Ginzburg – Landau方程尤其重要，该方程描述了本质上混乱的现象。它们对初始值的扰动高度敏感，并且在时间依赖性解决方案过程中与数值错误相似。我们建议将四阶Hermite元素用于金茨堡 - 兰道方程。
应用机器学习脑电信号分类来
摘要 机器学习方法已成功应用于多种神经生理信号分类问题。考虑到情绪与人类认知和行为的相关性，机器学习的一个重要应用是在基于神经生理活动的情绪识别领域。尽管如此，文献中的结果存在很大的差异，这取决于神经元活动测量、信号特征和分类器类型。本研究旨在为基于电生理脑活动的机器学习应用于情绪识别提供新的方法论见解。为此，我们分析了之前记录的脑电图活动，这些活动是在向一组健康参与者提供情绪刺激、高唤醒和低唤醒（听觉和视觉）时测量的。我们要分类的目标信号是刺激前开始的大脑活动。使用光谱和时间特征比较了三种不同分类器（线性判别分析、支持向量机和 k-最近邻）的分类性能。此外，我们还将分类器的性能与静态和动态（时间演变）特征进行了对比。结果表明，时间动态特征的分类准确率明显提高。特别是，具有时间特征的支持向量机分类器在对高唤醒和低唤醒听觉刺激进行分类时表现出最佳准确率（63.8％）。
人工智能用于无线电信号开发
人工智能 (AI) 长期以来一直在各个领域兴起。例如，在自动图像和语音识别方面，AI 多年来表现非常出色，并使该领域的现代、更复杂的应用成为可能。出于这个原因，我们 PROCITEC GmbH 不久前开始研究并成功应用 AI 技术，作为我们通信情报 (COMINT) 和无线电侦察解决方案进一步开发的一部分，以满足客户的能力开发 (CAPDEV) 需求。
基于 脑电信号 身份 认证 系统
摘要：在当今的信息时代，我们通常以远程信息处理的方式访问个人和专业信息，例如银行帐户数据或私人文件。为了确保这些信息的隐私，应准确开发用户身份验证系统。在这项工作中，我们专注于生物特征认证，因为它取决于用户的固有特征，因此可以提供个性化的身份验证系统。具体而言，我们提出了一种基于心电图 (EEG) 的用户身份验证系统，该系统采用单类和多类机器学习分类器。从这个意义上讲，本文的主要创新之处在于引入了孤立森林和局部异常因子分类器作为用户身份验证的新工具，并研究了它们与 EEG 数据的适用性。此外，我们确定了对身份验证贡献较大的 EEG 通道和脑电波，并将它们与传统的降维技术、主成分分析和 χ 2 统计检验进行了比较。在我们的最终提案中，我们详细阐述了一种使用孤立森林和随机森林分类器的抵抗随机伪造攻击的混合系统，最终获得 82.3% 的准确率、91.1% 的精确率和 75.3% 的召回率。