XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System空间模式
使用常见的空间模式
摘要 - 目的：当前听力设备中的降噪算法缺乏有关使用多个源时用户参与的声源的信息。为了解决此问题，可以将它们与听觉注意解码（AAD）算法相辅相成，该算法使用电解形成术（EEG）传感器解释了注意力。最新的AAD算法采用了刺激重建方法，其中，从EEG重建了所在源的信封，并与单个来源的信封相关。这种方法在短信号段上的性能很差，而较长的段则在用户切换注意力时会产生不切实际的检测延迟。方法：我们建议使用纤维库公共空间模式滤波器（FB-CSP）作为替代AAD范式来解码注意力的方向焦点，该范式不需要访问干净的源信封。结果：所提出的FB-CSP方法在短信号段上的刺激重建方法以及在同一任务上的卷积神经网络方法都优于刺激重建方法。我们达到了很高的精度（1秒钟的窗口为80％，准瞬时决策为70％），这是足以达到低于4 s的最小预期开关持续时间的能力。我们还证明，解码器可以适应来自看不见的主题的未标记数据，并且仅与位于耳朵周围的EEG通道的一部分一起工作，以模仿可穿戴的EEG设置。结论：提出的FB-CSP方法提供了对听觉注意力的方向焦点的快速准确解码。明显的能力：非常短的数据段上的高精度是迈向实用神经传导的听力设备的重要一步。
基于相关的常见空间模式（CCSP）
常见的空间模式（CSP）被证明是一种有效的预处理算法，以通过获得合适的空间过滤器来区分不同类别的基于运动的EEG信号。这些过滤器的性能可以通过正规化的CSP提高，其中将可用的事先信息添加到常规CSP的目标函数中。可以以这种方式使用各种先验信息。在本文中，我们使用不同类别信号的不同类别之间的时间相关性作为先验信息，这可以澄清不同类别的信号之间的相似性，以正规化CSP。更重要的是，提出的目标函数可以很容易地扩展到超过两类的概率。我们使用三个不同的标准数据集评估了提出的方法的性能。基于相关的CSP（CCSP）在两级和多级场景中都优于原始CSP以及现有的正规CSP，原理组件Cnalysis（PCA）和Fisher区分分析（FDA）。模拟结果表明，在平均分类准确性方面，所提出的方法在2类中优于2级中的常规CSP，多级问题的2.23％。
对常见空间模式的完整调查...
背景：使用电动图像的脑部计算机界面有望通过大脑信号进行直接通信和控制。常见的空间模式（CSP）技术已成为在需要运动图像的任务中从脑电图（EEG）信号中提取歧视性特征的强大工具。目的：本调查论文旨在对运动图像中使用的不同CSP技术进行全面分析，从而强调其优势和局限性。方法：我们审查了文献并确定了各种CSP技术，包括Riemannian CSP，基于深度学习的CSP，Multiway CSP和时间加权的CSP等。对于每种技术，我们都检查了它们的基本原则，算法实现，优势，缺点，使用的过滤技术，使用的分类精度，所使用的数据集和相关注释。结论：理解和比较不同的CSP技术对于增强基于运动图像的BCI的性能至关重要。每种技术都有其自身的优势和考虑因素，例如计算复杂性和对不同BCI场景的适应性。这项调查是研究人员和从业人员选择适当的CSP技术，通过增强基于运动图像的BCI的可靠性和准确性来推动该区域迈向成功的大脑控制系统的宝贵资源。
细菌中的合成空间模式 - 螺旋
设计多细胞模式可能有助于理解一些模式形成的基本规律，从而可能对发育生物学领域做出贡献。此外，通过类器官或组织工程，对基因表达的高级空间控制可能会彻底改变医学等领域。到目前为止，空间合成生物学的基础性进展通常是在原核生物中使用人工基因回路取得的。在本综述中，工程模式被分为四个复杂程度不断增加的级别，从没有可扩散信号的空间系统到具有复杂多扩散器相互作用的系统。这种分类强调了该领域的发展是如何因缺乏可扩散成分而受到阻碍的。因此，我们总结了以前表征的和一些新的潜在候选小分子信号，这些信号可以调节大肠杆菌中的基因表达。这些扩散信号将帮助合成生物学家成功设计出日益复杂、稳健和可调的空间结构。
人的大脑使用空间模式代表分段环境
人类和动物使用认知图来表示环境的空间结构。尽管这些地图通常被概念化为以等电位的方式扩展到已知的空间，但Psy Chrogical证据表明，人们在心理上分段的复杂环境进入了子空间。不明白这项操作背后的神经认知机制，我们熟悉了参与者的虚拟庭院，该虚拟庭院被河流分为两半。然后，我们使用行为测试和fMRI来了解如何在此环境中编码空间位置。参与者的空间判断和多毒素激活模式受庭院的划分影响，表明即使环境的所有部分都可以共同提供，边界的存在也会引起精神分割。在海马和枕叶区域（OPA）中，在示意图空间代码中表现出的环境的分段组织，这些空间代码表示两个子空间中的几何等效位置。在retplenial复合物（RSC）中，响应与集成的空间图更一致。这些结果表明，人们同时使用局部空间模式和集成的空间图来表示分段环境。我们假设示意图可以作为组织成分元素组织复杂知识结构的一般机制。
多任务超扫描 BCI 的常见空间模式制定
摘要 — 本研究提出了一种新的公共空间模式 (CSP) 公式，该公式通常用作脑机接口 (BCI) 和其他神经学研究中的强大特征提取技术。在这种方法中，应用于多个受试者的数据并命名为超 CSP，CSP 公式利用了多个同时记录的受试者脑电图之间的个体协方差和互相关矩阵。该方法旨在有效地隔离多个头部之间的共同运动任务，并减轻受试者固有或故意执行的其他虚假或不受欢迎的任务的影响。该技术可以在使用小数据量和低计算复杂度的情况下提供令人满意的分类性能。通过使用提出的超 CSP 和支持向量机分类器，在存在强烈不良任务的情况下，我们在 8 次试验中获得了 81.82% 的分类准确率。我们希望这种方法可以减少多任务 BCI 场景中的训练误差。记录的有价值的与运动相关的超扫描数据集将提供给公众使用，以促进该领域的研究。
使用深层神经网络和SSVEP信号的空间模式
摘要：与传统的生物特征识别方法相比，由于其独特的特性，大脑生物识别技术引起了科学界的越来越多的关注。许多研究表明，脑电图特征在个人之间是不同的。在这项研究中，我们通过考虑特定频率的视觉刺激引起的大脑反应的空间模式提出了一种新的方法。更具体地说，我们建议，用于识别个体，将常见的空间模式与专门的深度学习神经网络相结合。采用常见的空间模式使我们能够设计个性化的空间过滤器。此外，在深层神经网络的帮助下，空间模式被映射到新的（深）表示中，在这些表示中，以高正确的识别率进行了个人之间的歧视。我们在两个稳态视觉诱发的潜在数据集上进行了全面比较，分别由三十五和11受试者组成的两个稳态视觉诱发的潜在数据集进行了全面比较。此外，我们的分析包括稳态视觉诱发的潜在实验中的大量闪烁频率。对这两个稳态视觉诱发潜在数据集进行的实验显示了我们方法在人识别和可用性方面的有用性。所提出的方法在大量的视觉刺激频率上实现了99％的平均正确识别率。
方差特征保留运动想象 BCI 的共同空间模式
方法：本研究提出了一种方差特征保持的 CSP（VPCSP），并通过基于图论的正则化项对其进行了修改。具体来说，我们在局部保留方差特征的同时计算投影数据的异常损失。然后，通过引入拉普拉斯矩阵将损失重写为矩阵，从而将其转化为与 CSP 等价的广义特征值问题。本研究在来自 BCI 竞赛的两个公共 EEG 数据集上评估了所提出的方法。改进的方法可以提取稳健且可区分的特征，从而提供更高的分类性能。实验结果表明，所提出的正则化显著提高了 CSP 的有效性，并且与已报道的改进 CSP 算法相比取得了显著更好的性能。
基于常见空间模式和机器学习技术的癫痫发作预测新方法
癫痫是最常见的神经系统疾病之一，其特征是由大脑电功能短暂紊乱引起的反复发作。在30%的病例中，这种疾病无法通过药物或切除成功治疗，直接影响患者的生活质量。因此，人们对开发可靠的工具来预测癫痫发作、帮助做出决策、或至少在癫痫发作时提醒患者做好准备有着浓厚的兴趣。所提出的癫痫发作预测方法基于头皮脑电图 (EEG) 的时频分析和使用空间滤波技术提取能够区分发作间期和发作前活动的特征。通过离散小波变换分解获得的脑电图的 theta、alpha 和 beta 节律系数受到常见空间模式滤波技术的影响。提取统计和熵相关属性，然后选择特征并将其应用于具有高斯核的 SVM 分类器，以区分大脑状态为发作前或非发作前。对来自波士顿儿童医院和麻省理工学院 (CHB-MIT) 数据库的 17 名难治性癫痫患者的多通道表面记录进行了评估。在后处理步骤中还比较了卡尔曼滤波器和中值滤波器两种技术，以平滑分类器结果。每个 EEG 时期的最终决定都是在经过平衡过程后做出的。最佳结果显示样本分类的平均准确率为68.8%。警报生成器报告的误报率为每小时0.334。