XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脑波
颁布的曼陀罗：视听脑波
1。引言一些艺术形式与冥想实践共享策略，从新的角度体验自己的体验。交互式媒体艺术，有可能在以前不可能的范围内与人体和身体接触，为艺术家提供了无与伦比的机会，以了解有关体现思想主观体验的新观点。在这项工作中，我们的目的是设计一个主动的视听系统（A/V）系统，以增强对心理和生理状态与生理状态之间的关系以及对外部世界的心理状态的影响。从人的大脑活动中索要电信号具有悠久而丰富的电子和综合音乐传统。近年来，干电极技术的进步导致了脑电图（电代表）设备的开发，该设备能够测量脑波，而无需将导电凝胶涂在头皮上[4]。以及这些系统成本的显着降低，这在很大程度上减少了参与脑电波研究的技术和财务障碍。重要的是要认识到，EEG信号是大脑中大量复杂的电活动的总结，就它们如何与神经回路活性的细节相关联，更不用说精神或有效状态了。数十年的研究表现出与行为和自我报道的心理状态的有意义的相关性[1]。
分析音乐对脑波模式的影响
摘要 — 最近，情感神经科学领域的研究人员对识别与特定情绪相对应的大脑活动模式产生了浓厚的兴趣。由于音乐对大脑活动的影响存在争议，音乐刺激与脑电波之间的关系尤其令人感兴趣。虽然音乐可以对大脑产生抗惊厥作用并充当治疗刺激，但它也可能产生促惊厥作用，例如引发癫痫发作。在本文中，我们采用计算方法来了解不同类型的音乐对人脑的影响；我们分析了 3 种不同类型的音乐对参与者脑电图 (EEG) 的影响。使用 14 通道耳机记录了 24 名参与者在聆听不同音乐刺激时的大脑活动。从信号中提取统计特征，并使用各种特征选择技术识别有用的特征和通道。利用这些特征，我们建立了基于 K 近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM) 和神经网络 (NN) 的分类模型。我们的分析表明，NN 与遗传算法 (GA) 特征选择相结合，在对 3 种音乐流派进行分类时可以达到 97.5% 的最高准确率。该模型在根据参与者的情绪主观评分对音乐进行分类时也达到了 98.6% 的准确率。此外，记录的脑电波可识别出不同的伽马波水平，这对于检测癫痫发作至关重要。我们的结果表明，这些计算技术可根据音乐对人脑的影响有效地区分音乐流派。索引词 — 脑活动、脑电图、情感神经科学、特征提取、分类、音乐疗法
吸入的limnophila aromatoma精油对脑波的影响
抽象背景和目标：limnophila aromatoma（lam。）merr。是一种特有的有臭味的蔬菜，通常用于泰国菜肴和民间医学。limnophila aromatoma精油以前从未研究过大脑活动。本研究旨在通过使用随机的跨界设计在健康志愿者中通过脑电图记录和情绪状态来评估L. aromatoma香精油吸入对脑波活动的影响。方法：通过水力缩减方法从空中部件中提取limnophila芳香族精油，通过GC/MS分析其化学成分。用甜杏仁油将精油稀释至8％V/V。从公众招募了18至25岁的24岁健康参与者，在7天的冲洗期间吸入了芳香族香精油和甜杏仁油。Nicolet EEG V32用于记录大脑活动，并使用对日内瓦情感和气味量表的泰语版本中的自我评估的问卷来衡量参与者的主观感觉。显着性水平为0.05的数据。结果：limnophila aromatoma精油增加了theta和alpha波，与车辆相比引起了更轻松的感觉。结论：吸入乳杆菌精油可能会对积极情绪状态和脑状态放松产生放松的影响。res J PharmaCogn。2020; 7（4）：1-9。关键字：脑波活动；情绪状态； limnophila aromatoma;稻帕迪草药引用：Thanatuskitti P，Siripornpanich V，Sayorwan W，Palanuvej C，Ruangrungsi N.吸入的limnophila aromatoma aromatoma aromatica精油对脑波活性和情绪状态对健康志愿者的影响：一项随机交叉研究。
使用红宝石玩游戏时观察脑波
三角波的频率小于3.5 Hz，并且在深度睡眠中发生。当物理世界的意识降低时，其幅度会增加。theta波的频率为3.5 Hz至7.5 Hz，被归类为“缓慢”活性。theta波很强。alpha波的频率在7.5 Hz和12Hz之间。当Alpha占主导地位时，大多数人会感到轻松而镇定。alpha似乎将意识桥接到潜意识上。β波的宽频率范围在12 Hz至30 Hz之间。它们分为低β（12 Hz〜17 Hz）和高β（17Hz〜30 Hz）。beta波是那些机敏或焦虑的人中的主要节奏。是，当我们在分析问题解决，判断，决策，处理有关世界的信息中倾听和思考时，大脑中的大部分大脑都在
脑磁图和脑电图脑波活动可视化
在这个项目中，我们最初使用 MNE 样本数据集作为基础数据集。这些数据是使用 MGH/HMS/MIT Athi-noula A. Martinos 生物医学成像中心的 Neuromag Vectorview 系统收集的。EEG 数据是使用 60 通道电极帽与 MEG 同时采集的。原始 MRI 数据集是使用带有 MPRAGE 序列的西门子 1.5 T Sonata 扫描仪获得的。在实验期间，在受试者的左、右视野中呈现棋盘格图案，并穿插着向左耳或右耳发出的音调。刺激之间的间隔设置为 750 毫秒。此外，视野中心偶尔会出现一个笑脸，提示受试者在笑脸出现时尽快用右手食指按下按键。样本数据集包含两个主要目录：MEG/sample（包含 MEG/EEG 数据）和 subject/sample（包含 MRI 重建）。
用于学习脑波获取和分析的软件平台
摘要：用于用户身份验证是一项重要的新兴技术。贝尔格莱德和塞尔维亚国防部（MOD）的国防大学已经认识到生物识别应用在身份管理中的重要性。因此，在过去的几年中，进行了一项名为“国防部和塞尔维亚武装部队计算机网络中受保护资源的访问控制资源的访问控制管理”的深入研究。本文的主要贡献是一个软件平台，用于了解脑波获取和分析。该平台是作为项目的一部分而开发的，其主要目标是改善和增加参与者在生物识别方面的知识。进行了一项研究，目的是比较基于开发平台的传统学习方法和学习方法。
