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World File Search System脑波
基于脑波的XR媒体交互AI评估模型的开发
本研究提出了使用主观和客观方法评估 XR 交互环境中的用户体验和情感的实验方案。首先，我们从用户体验和评论中提取了 XR 环境中引发的各种情感形容词。然后，我们对这些形容词进行聚类，以确定代表 XR 环境潜在情感的基本维度。为了量化这些维度，我们使用以 EEG 数据为中心的 DNN 模型对 XR 用户的情绪状态进行分类。我们在对根据 XR 内容的时间流和属性而变化的情绪状态进行分类时获得了约 91.7% 的准确率。我们的研究结果表明，情感维度的特定属性可以进一步阐明动态 XR 环境中的情感体验。此外，我们的结果可用于实时监控 XR 用户的体验并增强 XR 交互中的临场感。
一种用于 P300 脑波检测的新型处理模型
事件相关电位 (ERP) 是一种由大脑的敏感性和认知引起的独特大脑活动模式，而 P300 则会引起认知功能的电位变化。由于 P300 波是跨多个大脑通道的认知反应，与特定时期内测量的脑电图 (EEG) 和异常刺激相关，因此需要合适的信号处理应用程序进行解释。此外，神经科学标准下的多步数据处理使得 P300 反射难以通过常用方法进行分析。因此，本研究提出了基于多脑通道 P300 峰值信号检测的脑波应用处理模型。本研究将 64 个通道 ERP 数据集应用于快速傅里叶变换 (FFT) 中的带通滤波器，具有特定的信号处理范围，同时应用 ERP 平均作为特征提取方法。此外，实验元数据通过机器学习方法决策树与滤波后的 P300 峰值信号一起应用于通道分类。实验结果表明，P300诱发电位在不同脑区具有准确的心理反映。
Mindid：通过基于注意力的复发神经网络从脑波中识别的人识别
人识别技术通过利用其独特的，可测量的生理和行为特征来认可个人。然而，最先进的人识别系统已被证明是脆弱的，例如，反监视的假体口罩可以阻止脸部识别，隐形眼镜可以欺骗虹膜识别，Vocoder可以损害语音识别，而指纹膜可以欺骗指纹传感器。EEG（脑电图）基于识别，它利用用户的脑电波信号进行识别并提供了更具弹性的解决方案，最近引起了很多关注。但是，准确性仍然需要提高，很少的工作集中在识别系统的鲁棒性和适应性上。我们提出了一种基于脑电图的生物特征识别方法Mindid，可实现更高的准确性和更好的特征。首先，分析了脑电图数据模式，结果表明，增量模式包含用于用户识别的最独特信息。然后，分解的三角形模式被送入基于注意力的编码器decoder rnns（反复的神经网络）结构，该结构根据通道的重要性将注意力重量不同于不同的EEG通道。从基于注意的RNN中学到的判别表示形式用于通过增强分类器来识别用户的标识。在3个数据集（两个本地和一个公众）上评估了建议的方法。另一个本地数据集（EID-S）和公共数据集（EEG-S）分别用于演示鲁棒性和适应性。一个本地数据集（EID-M）用于性能评估，结果表明，我们的模型达到了0.982的准确性，该准确性优于基准和最先进的方法。结果表明，所提出的方法有可能在实践环境中大部分部署。
关于脑电波疗法的评论
收到：14-09-2020 /接受了修订：22-10-2020 /发布：25-10-2020抽象的脑波是大脑中发生的电活动或大脑中电活动的组合的模式。可以通过脑电图检测到。在大脑中，各种状态与大脑的电气，化学和农业环境不断变化。脑波的类型由脉冲频率定义。大脑产生的不同脑波是α脑波（8-12Hz），β脑波（12-38Hz），伽马脑波（40-100Hz），兰伯达脑波（100-200Hz），Delta脑波（0.5-3Hz），Theta Brain Waves（0.5-3Hz），脑挥手（3-8Hz）（3-8HHS）和EPS <8 HHH和EPS（3-8HHS）和EPS <8HHH和EPS 脑活动通常以脑波的结合为特征。 根据大脑的活性，特定的大脑波将占主导地位。 通过使用不同的方法，它可以通过它诱导或诱使大脑中理想的脑波，可以治疗脑部彻底无药物方法的许多功能障碍。 关键字：脑波，α波，β波，伽马波引言脑波在1920年代中期被德国神经科医生汉斯·伯格（Hans Berger）发现。 脑波是大脑中发生的电活动的模式或大脑中电活动的组合。 可以通过脑电图检测到。 在大脑中，各种状态与大脑的电气，化学和农业环境不断变化。 大脑脑活动通常以脑波的结合为特征。根据大脑的活性，特定的大脑波将占主导地位。通过使用不同的方法，它可以通过它诱导或诱使大脑中理想的脑波，可以治疗脑部彻底无药物方法的许多功能障碍。关键字：脑波，α波，β波，伽马波引言脑波在1920年代中期被德国神经科医生汉斯·伯格（Hans Berger）发现。脑波是大脑中发生的电活动的模式或大脑中电活动的组合。可以通过脑电图检测到。在大脑中，各种状态与大脑的电气，化学和农业环境不断变化。大脑
使用脑波测量值可以在家中进行的痴呆预测测试
这项研究旨在首先在家中测试痴呆症的社会问题，而无需去医院，可以通过简单地将传感器附加到头部并在15分钟内进行评估，而无需去医院，就可以做出与医生诊断相似的预测。这使我们能够满足想要检查自己和家人的潜在痴呆症患者的需求。从技术上讲，这是一种新的大脑测试技术，它将大脑连接到计算机，称为大脑计算机接口，并根据从100多个测试实验中获得的大数据来处理大脑的统计，因此不必进行医生的访谈或大脑成像测试。
有关E.E.G.的信息
•脑电图显示了孩子大脑中的电活动（脑波）。•脑电图是为了寻找这些脑波的异常，这些脑波有时可以在癫痫患者的癫痫发作之间看到。•其中一些异常仅在睡眠中看到，而另一些则在清醒和昏昏欲睡的状态下看到。因此，最好在孩子醒着和睡着时记录他们的脑波。•脑电图记录脑波20至45分钟，这只是少量时间。并非总是发生异常，但是可以做的事情可以增加我们在录制时间内将异常的机会。这些称为激活程序，包括睡眠剥夺，深呼吸（过度换气），闪光灯（光刺激）和闭合眼睛。•常规视频脑电图。这有助于解释脑电图。一旦报告了脑电图，除非记录了兴趣的事件，否则大多数视频就无法保存。
使用基于人工智能的脑波进行运动预测深度学习复发性神经网络
脑电图（EEG）研究因其对人体运动的宝贵见解而在各种研究领域中广泛使用。在这项研究中，我们通过采用人工智能深度学习复发性神经网络（GRU，GRU，GRU）来调查运动歧视预测的优化，对来自EEG信号之间特定运动类型产生的独特EEG数据。实验涉及参与者，分为姿势控制的五个困难，针对二十多岁的体操运动员和主教体育教育的大学生（n = 10）。机器学习技术被应用于从收集的脑电图数据中提取脑运动模式，其中包括32个通道。使用快速傅立叶变换转换进行了EEG数据进行了光谱分析，并且使用GRU模型网络用于每个EEG频率域上的机器学习，从而改善了学习的性能索引
使用 Simulink 分析和处理 EMG 信号
摘要：许多应用，如脑机接口、睡眠监测器和智能报警器、情绪监测器等，都使用脑电图 (EEG) 数据的实时分析和处理。本研究使用 MATLAB Simulink 对单通道和多通道 EEG 数据进行实时分析和处理，实时将它们分类为脑波成分：alpha、beta、delta 和 theta，并实时计算每个脑波成分的能量比。我们使用 Simulink 基本库中的基本模块和 DSP System Toolbox 中的信号处理模块来构建模型。我们的模型有四个主要功能：绘制和预处理数据、脑波成分分类、能量比计算和结果可视化。连接和配置模块设置后，我们便完成了模型。然后，我们使用单通道 EEG 数据来模拟模型，并将数据实时分类为四个不同的脑波成分：alpha、beta、delta 和 theta。通过本研究，我们开发了一整套脑电信号实时分析处理系统，该系统可应用于脑机接口、睡眠监测、智能报警、情绪监测等多种应用。关键词：EEG、脑电图、脑波分量、Simulink、实时、处理
使用脑电图探索的人验证...
I.近年来，生物识别技术在日常生活中越来越多地使用。例如，在使用图形和面对图像登录智能手机中。但是，这种生物特征数据始终涉及身体表面。因此，可以使用数字设备（例如摄像机）轻松地被盗（捕获）。If the data are stolen, copies can be made.此外，填充和脸部识别假定仅一次性身份验证，这会导致SPOOFG的风险。使用其生物识别技术对系统的常规用户进行身份验证，即使用户被没有使用该系统许可的冒名顶替者替换，也无法根据一次性的身份验证使用生物识别方法检测SPOOFEF。为了解决这个问题，已经提出了连续的身份验证，因为它比一次性的身份验证更有效。作为适合连续身份验证的生物识别技术，脑波或脑电图（EEG）引起了人们的注意[1]。只要人还活着，信号总是会产生，因此可以连续测量此信息。此外，由于任何人都可以利用脑波，它们是最容易获得的生物识别数据。由于仅在人戴上脑波传感器时才能检测到脑波，因此其他人也无法秘密地窃取数据。但是，传统研究并未提及使用脑电波作为生物识别技术的应用。使用脑波需要用户佩戴脑波传感器，但是这需要时间，因为用户在移动头发的同时将许多电极设置在头皮上。例如，当用户输入房间，登录PC或使用ATM时，这是无法想象的。因此，作为生物识别技术的脑波不适用于一次性身份验证。另一方面，一旦用户佩戴