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飞机驾驶舱内光学无线耳机的链路可靠性研究
摘要 — 飞机驾驶舱内的通信目前基于有线或射频连接。例如，已经引入无线技术来支持平板电脑。然而，射频技术的使用仍然有限。例如，耳机的无线连接在舒适性和灵活性方面对飞行员来说是一个优势，但也存在一些问题，尤其是射频干扰和音频数据安全问题。基于可见光或红外线的光学无线通信为克服这些问题提供了有趣的可能性。事实上，由于光束被限制在环境中，这项技术可以抵御攻击风险，从而提高安全性。此外，射频免疫可确保没有干扰，从而为通信提供更多资源。本文首次在文献中采用模拟方法研究了飞机驾驶舱内飞行员耳机连接的光学无线信道，并根据给定链路可靠性可实现的最大数据速率确定了其性能。索引术语 — 光学无线通信；红外传输；信道建模。
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的价标签数据集上取得了 2.728 的均方根得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的唤醒标签数据集上取得了 2.3 的得分。
一款用户友好的耳机，用于基于雷达的静默语音识别
静默语音接口允许在没有声学语音信号的情况下进行语音通信。在这种应用中，使用在说话者脸上安装无线电天线的雷达感应可用作测量语音清晰度的非侵入式方式。这种方法的主要挑战之一是不同会话之间的差异性，主要是由于天线在说话者脸上的位置不同。为了减少这个影响因素的影响，我们开发了一种可穿戴耳机，它可以用柔性材料 3D 打印而成，重量仅为 69 克左右。为了进行评估，进行了一项基于雷达的单词识别实验，其中五位说话者在多个会话中录制了语音语料库，交替使用耳机和双面胶带将天线贴在脸上。通过使用双向长短期记忆网络进行分类，使用耳机和胶带分别获得了 76.50% 和 68.18% 的平均会话间单词准确率。这表明，使用耳机的天线（重新）定位精度并不比使用双面胶带的差，同时还具有其他优势。索引词：静音语音接口、可穿戴耳机、BiLSTM、雷达成像、语音相关生物信号
军用航空耳机 - David Clark 公司
• 坚固而轻巧（7.5 盎司）、贴耳式、靠耳式设计 • 双音量控制允许每只耳朵独立聆听 • 毛绒人造革耳封，最大程度舒适 • 柔软的 Outlast ® 面料，吸热头垫 • 可调节悬挂系统，个性化贴合 • 旋转铰链支架，通过降低夹紧压力实现安全贴合 • M-2 动圈麦克风，增强降噪效果 • 全柔性麦克风杆，可精确放置麦克风 • 具有与军用飞机低阻抗对讲通信系统兼容的 U-174/U 插头 • 可折叠设计，便于紧凑存放 • NSN 待定
使用消费级耳机记录的错误相关电位进行深度学习在线脑电图解码脑机接口
摘要 目的。脑机接口 (BCI) 允许感觉运动障碍的受试者与环境互动。依赖于事件相关电位 (ERP) 等脑电信号的非侵入式 BCI 已被证实是时空分辨率和患者影响之间的可靠折衷，但由于便携性和多功能性而受到限制，因此无法广泛应用。在这里，我们描述了一种使用消费级便携式耳机脑电图 Emotiv EPOC + 的深度学习增强误差相关电位 (ErrP) 辨别 BCI。方法。我们在视觉反馈任务中记录并辨别了 14 名受试者的在线和在线 ErrP。主要结果：我们实现了高达 81% 的在线辨别准确率，与使用生成对抗网络或训练数据和极简计算资源的内在模式函数增强进行深度学习获得的准确率相当。意义。我们的 BCI 模型有可能将 BCI 的范围扩展到更便携、人工智能增强、更高效的接口，从而加速这些设备在科学实验室受控环境之外的常规部署。
验证可穿戴 MUSE 耳机的脑电图频谱分析和额叶阿尔法不对称
摘要 — EEG 功率谱密度 (PSD)、个体 alpha 频率 (IAF) 和额叶 alpha 不对称 (FAA) 都是 EEG 频谱测量，已广泛用于评估实验和临床环境中的认知和注意力过程，并且可用于现实世界的应用（例如远程 EEG 监测、脑机接口、神经反馈、神经调节等）。高密度 EEG 记录系统的成本高、移动性低、准备时间长，这些因素限制了其潜在应用。低密度可穿戴系统解决了这些问题，并可以增加对更大和多样化样本的访问。本研究测试了低成本、4 通道可穿戴 EEG 系统 (MUSE) 是否可用于快速测量连续 EEG 数据，从而产生与研究级 EEG 系统 (64 通道 BIOSEMI Active Two) 相似的频率分量。我们将参考乳突的 MUSE EEG 数据的频谱测量与具有两个不同参考的 BIOSEMI EEG 数据的频谱测量进行比较以进行验证。我们特意收集了最少量的数据来测试实际应用的可行性（EEG 设置和数据收集在 5 分钟内完成）。我们表明 MUSE 可用于检查所有频带的功率谱密度 (PSD)、单个 alpha 频率 (IAF；即峰值 alpha 频率和 alpha 重心) 和额叶 alpha 不对称。此外，我们观察到使用 MUSE 记录的 alpha 功率和不对称测量具有令人满意的内部一致性可靠性。估计 PAF 和 CoG 频率上的不对称性与传统方法（整个 alpha 波段）相比没有产生显着优势。这些发现应推动在大量参与者样本中使用可穿戴神经技术进行人类神经生理监测，并提高其在现实环境中实施的可行性。关键词——可穿戴 EEG、功率谱密度、频域、信号验证、额叶 alpha 不对称、单个 alpha 频率 (IAF)。
耳机电池 Jabra Elite 8 Active
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使用神经的enten耳机和分析平台的基于EEG的重点估计
我们使用最近开发的Enten EEG耳机介绍了神经上的焦点研究。首先，我们在标准脑电图方案上量化了恩登的性能，包括眼睛闭合的alpha节奏，听觉引起的响应和p300事件相关的潜在范式。我们表明，Enten的性能与已建立的行业标准硬件相比。然后，我们引入了一系列实验任务，旨在模仿现实世界中如何维持或破坏焦点。我们表明，（a）这些任务会引起行为变化，反映了焦点水平的基本变化，并且（b）我们的专有算法在大量会话中检测到这些变化，而无需调整每个参与者或记录会话的模型。通过操纵我们的实验协议，我们表明我们的算法不依赖于emg伪像的总体，并且由脑电图的变化驱动。最后，我们在几天内评估了模型在同一主题上的表现，并表明绩效随着时间的流逝保持一致。我们的模型正确捕获了我们具有统计学意义的实验中存在的80％±4.1％的分心。这表明我们的模型在主体，时间点和条件上概括了。我们的发现是基于从337个课程和45个不同实验的132名参与者中收集的脑电图数据。
02 Aura 1.0 |新颖的MEG耳机和系统
AURA 1.0耳机的设计被执行，以解决研究人员和参与者报告的现有基于研究的MEG系统的当前耳机的关键问题。参与者确定的主要问题是佩戴舒适性，传感器产生的热量以及耳机稳定。虽然与数据收集有关的研究人员报告的问题包括扫描噪声（由运动伪影引起），传感器宽松，传感器记录，传感器干扰，耳机可调性和电缆管理。
使用视频游戏检测 ADHD 儿童的注意力水平并使用单通道 BCI 耳机测量大脑活动
摘要：仅使用行为测试很难检测出注意力缺陷多动障碍中的注意力生物标志物。我们探索了通过低成本脑电图系统测量的注意力是否有助于在早期阶段检测出可能的疾病。GokEvolution 应用程序旨在训练注意力，并提供一种在早期识别儿童注意力问题的方法。使用 NeuroSky MindWave 记录的注意力变化与 CARAS-R 心理测试相结合，用于描述 52 名非 ADHD 儿童和 23 名 7 至 12 岁 ADHD 儿童的注意力特征。分析表明，GokEvolution 通过使用 EEG-BCI 技术在测量注意力方面很有价值。与对照组相比，ADHD 组的注意力水平较低，大脑注意力反应的变化更大。与对照组相比，该应用程序能够绘制 ADHD 组的低注意力特征，并可以区分完成任务的参与者和未完成任务的参与者。因此，该系统可在临床环境中用作筛查工具，以便早期检测注意力特征，从而防止其发展。