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研究论文：使用 SLAM 实现半自主移动机器人辅助系统远程操作的脑机接口
所提出的辅助混合脑机接口 (BCI) 半自主移动机械臂展示了一种设计，该设计 (1) 通过使用传感器观察环境变化并部署替代解决方案而具有适应性，(2) 通过非侵入式脑电图帽接收来自用户脑波信号的命令而具有多功能性。所提出的机器人由三个集成子系统、混合 BCI 控制器、全向移动基座和机械臂组成，其命令映射到与一组特定身体或心理任务相关的用户脑波上。传感器和摄像头系统的实施使移动基座和手臂都具有半自主性。移动基座的 SLAM 算法具有避障能力和路径规划能力，可帮助机器人安全操纵。机械臂计算并部署必要的关节运动，以拾取或放下用户通过摄像头馈送上的脑波控制光标选择的所需物体。使用 Gazebo 对子系统进行了验证、测试和实施。BCI 控制器和子系统之间的通信是独立测试的。使用与每个特定任务相关的预录脑电波数据循环来确保执行移动基座命令；使用相同的预录文件来移动机器人手臂光标并启动拾取或放下动作。进行最终系统测试，其中 BCI 控制器输入移动光标并选择目标点。辅助机器人手臂的成功虚拟演示表明恢复残疾用户的运动能力和自主能力是可行的。
反射，充电，重新关注
放松并释放。放慢脚步，花时间“成为”，而不是“做”。允许自己成为自己的允许，并体验您没有试图通过期望来塑造的开放时期，或者充满思想和行动。松弛减慢了脑波，从而刷新并更新了大脑的化学反应并增强了细微调整我们的注意力的前额叶皮层。
使用事件相关的潜在p300响应对BCI进行研究
1简介日本有近10,000例肌萎缩性侧索硬化症患者。 ALS患者的体育锻炼困难。因此，正在对大脑计算机接口（BCI）进行研究，该脑电波使用脑电波来与他人和计算机操作进行沟通。有一种使用P300的BCI方法。 p300是外部视觉和听觉刺激引起的一种潜力，在刺激后300毫秒至500毫秒内出现。通过捕获所选对象的P300，您可以选择目标并输入文本。 p300-播种机是使用p300拼写字符的系统。与字母数字字符排列的矩阵的每一行或列都以伪随机为基础点亮，以使所有字符在有限的时间内发光相同的次数。通过检测光刺激引起的P300，用户可以识别他们想要拼写的角色。使用非侵入装置测量脑波。这次，我们将报告p300-Speller实验的结果和P300的检测。 2在P300串联实验中进行的2个实验，捕获了与事件相关的电势，它是由用户打算的字符的照明引起的。这次，将字母数字字符放在6x6矩阵中，字母为蓝色，刺激为绿色。这是因为有报道说，与使灰色文本发光白色的常规方法相比，右脑的视觉皮层有所增加[1]。 图1显示了实验中使用的p300销售器。平均刺激时间和刺激间隔均为173.7 ms。一种尝试是眨眼每行30次，并要求对象计算指示字符（目标）点亮的次。 EPOC+用于测量脑波。采样频率为128Hz。 3预处理在实验中获得的脑波对每个试验进行带通滤波器（1.0至15.0Hz）。接下来，为了消除闪烁的噪声，在25μV的上限和下限为-25μV的情况下进行剪辑。此后，将基线设置为刺激力矩之前约102 ms（13点），从刺激时刻开始，将基线平均值从波形中减去1秒（128点）。 脑波中有很多噪音，很难用单个波形区分p300。因此，加法平均方法用于清楚提取对刺激的反应。添加和平均的波形数量越大，p300更容易区分，但是确定歧视和用户所需的时间将承受负担。因此，有必要确定p300的平均额外算术数量。图2显示了目标为O时T8通道的五个波形的平均值（第3行，第三列）。在刺激后250 ms的行属性的行和柱中可以看到电峰。这被认为是P300。 4。歧视方法分类目标和非目标字符（非目标）。作为BCI的CNN，已经提出了使用可分离卷积的“ EEGNET” [2]。深度
开发可以轻松执行医学级脑电图测量的设备...
家庭脑电图服务的图像1。对患者的家庭脑电图测量的解释2。返回家中的患者带回家eeg设备3.检查如何使用患者检查如何使用随附的视频手册4。家庭EEG测量患者和家庭成员亲自安装设备并在家中测量脑电波（1-7天），并诊断为他们的大脑波（1-7天）。
语音神经生理学实验室
什么是脑电图？在脑电图研究中会发生什么？脑电图（脑电图）使研究人员能够使用小磁盘（电极）测量大脑中的电活动。这些电极可以检测到大脑活动期间发生的微小电荷。电荷被放大，并且可以显示为显示为波浪模式的图（“脑波”）。在脑电图研究中，将使用放在头部上的帽子将连接到电线的电极放在头皮上。大脑活动是用脑电图测量的，而孩子在计算机前进行聆听和说话任务。
结合脑机接口康复系统的机器学习方法优化
摘要.[目的]中风患者无法自行活动，必须进行康复训练，让神经系统触发并恢复功能。传统做法是使用电极帽提取脑波特征，并与辅助设备相结合。但存在电极帽不易佩戴、电位识别不佳的问题，且不同的提取方法会影响脑机接口（BCI）的准确性，仍有改进空间。[对象与方法]本实验使用的脑波耳机无需导电凝胶即可获得良好的脑电图进行神经诱导并驱动上肢康复机器人。接下来，邀请8名中风患者和200名正常参与者进行为期4周的康复训练。使用快速傅里叶变换（FFT）、幅值平方相干性（MSC）特征提取方法和诱导闪烁频率的五种机器学习技术来确定训练的有效性。 [结果] 结果表明最佳稳态视觉诱发闪烁频率为 6 Hz, FFT 的识别率比 MSC 方法提高约 5.2%; 对不同的特征提取方法采用优化模型可使识别率提高 1.3%～9.1%。[结论] 基于 Fugl-Meyer 评估 (FMA)、改良 Ashworth 量表 (MAS) 指数改进及功能性磁共振成像 (fMRI) 的图像显示大脑运动感觉区域已成为集中激活现象。 除了强化特征提取方法外, 还让肘部动作有明显的恢复效果。关键词: 脑机接口, 稳态视觉诱发电位, 特征提取
大脑研究
摘要本文试图检查脑脑，半球专业化和大脑功能的研究，因为它与笔迹，脑波模式和侧向差异有关。研究的研究指出了分裂患者和正常人中两个脑半球的不对称分化功能和能力。讨论了在教学隐喻，视觉图像和思维映射中进行综合半球处理的需求。在血流，倒转和非媒体写作姿势以及家族性与非家庭左撇子的研究中考虑了右手和左撇子的问题。在大脑的两个半球的功能列表中列出了各种作者的概述，其中列出了有关脑支配性和半球功能的部分。本文的最终部分介绍了审查研究对儿童教育的含义以及对具有不同认知学习风格的儿童的可能识别。的发现，这表明对于最佳的认知功能间歇性功能是必要的。讨论了大脑研究对艺术教育的影响。在精神过程和脑波的介绍中，描述了四个基本的EEG波模式类别。其中两个，Theta和Alpha Waves，然后用作描述儿童学习风格方差的原型。包括新教师和心理学家可以用新的方式来研究儿童行为的左右特征清单。参考文献的23项清单总结了该文档。（n8）
一个反应性的大脑计算机接口：一种新颖的超声...
2背景10 2.1大脑计算机界面类别。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.2检测脑波。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.2.1脑电图简介（EEG）。。。。。。。。。。14 2.2.2测量脑电图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.2.2.1 EEG传感器放置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.2.3测量脑电图时。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.4 EEG信号处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.4.1过滤。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.2.4.2分割。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.4.3试验平均。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.5解释EEG信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 2.2.6诱发电势。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 2.2.6.1视觉诱发电位（VEP）。。。。。。。。。。。。。。21 2.2.6.2 VEP传感器位置和位置。。。。。。。。。。。22
流派分类基于听音乐时脑电波的频率分析-Wiss
大脑计算机接口（BCI）作为未来用户界面引起人们的注意。当使用人脑活动作为BCI时，具有反应性优势的运动召回已成为主流。例如，Nishimoto及其同事开发了BCI，在召回手指的开口和关闭期间，将大脑运动皮层的激活应用于康复和其他目的[8]。此外，刺激接受期间的大脑活动和视听信息的回忆也可能适用于BCI。视觉研究的研究可用于在查看错觉图像时根据大脑活动重建图像[3]。听力研究的例子包括基于脑波的方向取向，听取简单的语音和回忆[5]，重建元音“ A”和“ I”时脑波中的“ A”和“ I”，以及召回语音[1]的重建以及FMRI图像中的自然语音[9]。这些相关研究表明，当用户将BCI用作日常生活中的娱乐时，召回对象可能很无聊，并且用户可能会发现它很痛苦。因此，我们提出了一种使用音乐的方法。召回音乐的行为，例如嗡嗡声，是日常生活中的一种常见习俗，并且不如运动召回，图像回忆或简单音调，元音和自然声音的单曲无聊。因此，人们认为这可能会减轻用户的负担。此外，在音乐分类问题中，我们专注于流派分类问题。通过专注于小说，可以根据音乐之间的共同特征将无数音乐分为较小的数字。因此，我们认为分类类别较少，可以简单地作为分类问题。