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World File Search System脑波
试图验证电子竞技的积极影响：专注于集中和认知技能
摘要这项研究的目的是根据在电子竞技活动之前和之后测得的脑波阐明认知技能和浓度之间的关系。参与者是属于电子竞技俱乐部的二十名男性大学学生（平均年龄±21.40，SD = 1.65）。起初，参与者被放置在简单的脑电图（EEG）上，并测量了他们在基线时的心理状态两分钟。之后，进行了Stroop颜色Word测试（SCWT），以在电子竞技任务之前测量其认知技能（执行功能）。此外，在电子竞技任务之后，再次进行了SCWT。为了检查电子竞技任务期间的浓度程度，这项研究采用了一个简单的带型脑电图，该脑电图仅测量国际10-20系统定义的FP1点。因此，这项研究表明，在电子竞技任务之前和之后，认知技能（执行功能）可能会得到改善，并且在电子竞技比赛中可能会出现集中度。
研究大脑控制的气动执行器以帮助车辆紧急制动
abled驱动器和残疾驱动程序之间的区别将消失。基于脑电图（EEG）信号的驱动器 - 车辆界面（DVI）将这些信号转换为与驱动相关的命令[5]。天津南卡大学的中国工程师已经开发了一个可以读取大脑信号并相应控制汽车的系统。 在论文[6]中，被认为是开发出对脑部残疾人非常有帮助的脑驱动汽车。 汽车可用于人工智能的异步机理。 几篇论文[7-8]考虑了开发基于脑电图的脑控制的汽车，该汽车可以被身体残疾人使用。 同时考虑了不同神经相互作用模式的各种大脑状态。 大脑模式的特征是不同的脑波频率，例如 β波在12至30 Hz之间与浓度有关，而8至12 Hz之间的α波与放松和精神平静的状态有关[9]。 头部肌肉的收缩也与独特的波模式有关，隔离这些模式是一种检测驾驶员情绪状态的方法[10]。 驾驶员的情绪状态直接影响紧急制动期间的反应时间。 根据文献数据，在紧急制动过程中分析了射击驱动器的压力和反应时间[11]。 Manning [12]在制动时，平均峰值为750 N，没有统计差天津南卡大学的中国工程师已经开发了一个可以读取大脑信号并相应控制汽车的系统。在论文[6]中，被认为是开发出对脑部残疾人非常有帮助的脑驱动汽车。汽车可用于人工智能的异步机理。几篇论文[7-8]考虑了开发基于脑电图的脑控制的汽车，该汽车可以被身体残疾人使用。同时考虑了不同神经相互作用模式的各种大脑状态。大脑模式的特征是不同的脑波频率，例如β波在12至30 Hz之间与浓度有关，而8至12 Hz之间的α波与放松和精神平静的状态有关[9]。头部肌肉的收缩也与独特的波模式有关，隔离这些模式是一种检测驾驶员情绪状态的方法[10]。驾驶员的情绪状态直接影响紧急制动期间的反应时间。根据文献数据，在紧急制动过程中分析了射击驱动器的压力和反应时间[11]。Manning [12]在制动时，平均峰值为750 N，没有统计差
使用BCI使用情感分类的情感伪录制系统-Wiss
情绪观察可以分为三类：心理指标，行为指标和生理指标[74]。心理指标衡量内部心理状态，行为指标衡量外部行为和表现，生理指标衡量生理反应和身体状态。此外，心理指标是通过问卷调查和访谈来进行的，可以与其他客观指标结合使用。在使用行为指标分类的影响分类中，使用各种方法进行了影响分类。例如，在基于语音的情感分类中，Issa等人。对于八个类别（悲伤，幸福，愤怒，镇定，恐惧，惊喜，中立，厌恶）的准确性为71.61％，七个类别为86.1％，四个类别为64.3％[23]。 Jayalekshmi及其同事还提出了一种自动识别图像中面部表情的方法，从而达到了90.14％至七个类别的分类精度[24]。此外，Lim等人。提出了一种在虚拟环境中在情绪分类中使用学生位置的方法，其准确性高达59.19％[30]。另一方面，使用生理指标，EEG信号一直在情绪分类中引起人们的注意。脑电图信号是无意识的生理信号，与其他方法相比，很难有意识地操纵情绪分类的结果[31]。此外，脑电图具有很高的时间分辨率，并且可以在毫秒内检测情绪状态[6，11]。 Balconi及其同事使用视频在实验中引起特定的情绪，并表明在诱导情绪后，脑波变化了150毫秒250毫秒，表明脑波对情绪变化敏感[65]。 Valenti等。使用脑电图数据[66]，还达到了四类（有趣，令人恶心，悲伤，中立）的高精度（有趣，令人恶心，悲伤，中性）的高精度。在这项研究中，我们使用脑电图数据将用户的情绪分为四类：喜悦，愤怒，悲伤，幸福。使用脑电图的情绪分类是情绪观察的强大工具，因为与其他方法相比，它允许更高的准确性和时间分辨率。此外，已经提出，可以使用脑电图信号估算甲氨虫的人的情绪状态[2]。因此，使用脑电图的情绪分类是心血症患者的最佳方法，这使得很难识别自己的情绪。
使用AI的梦想生成：算法的比较
5孟加拉国国家神经科学与医院医院摘要：Theta和Alpha Brainwaves是与意识和认知过程不同状态相关的人脑中的重要频率。theta波，振荡在4-8 Hz。另一方面，在唤醒放松和机敏状态期间，Alpha波范围从8-12 Hz不等。Theta和Alpha Rhythms之间的平衡反映了个人的认知和情感状态，使其成为研究外部刺激（例如香气）的影响的宝贵指标。为了探索长矛芳香吸入对脑电波动力学的影响，进行了一项对照研究，涉及30名女性参与者暴露于Spearmint精油的气味。定量脑电图（QEEG）记录是从暴露期之前和之后分布在六个大脑区域中的19个头皮电极，以评估theta与α与α与α相比的变化。参与者的主观经历也有记录在与神经生理学的发现相关。QEEG分析表明，与所有大脑区域的基线测量相比，暴露于矛敏化的香气后的theta与α比率显着增加：前额叶（p = 0.000），额叶（p = 0.000），中央（p = 0.000），壁（p = 0.000），壁（p = 0.000），时间（p = 0.000），时间（p = 0.000）和incipipital（p = 0.000）（p = 0.000）。本研究提供了支持长矛质香气对脑电波动力学的有益作用的经验证据，这可以通过theta与α与α比率的调节所证明。关键字：香气，矛晶，脑波，QEEG。1。简介：人类大脑是一种复杂而神秘的器官，其中包含我们思想和奥秘的答案，这是科学家和研究人员的持续努力[1]。在这一旅程中，出现了一种有效的工具：定量脑电图（QEEG）。通过应用复杂的信号处理方法和算法，QEEG将被捕获的脑电波模式剖分为不同的频率范围，每个频率范围与特定的心理条件和认知功能相关[2]。脑波分为不同的频带，通常从非常缓慢到非常快。主频带包括：三角洲（0.5-4 Hz）：在深度睡眠期间或脑损伤情况下为主导； theta（4-8 Hz）：与深度放松，白日梦和轻度睡眠有关，这些波浪趋向于
大脑指纹识别 - ijrpr
脑指纹是一种基于计算机技术的测谎仪，它使用脑电波来确定个人大脑中的隐藏信息。当个人的大脑看到某些单词、图像或阶段时，大脑会给出脑电波反应，这有助于确定个人是否拥有所需的信息。它是由劳伦斯·法威尔发明的。他假设大脑对已知信息和未知信息的反应不同。法威尔最初使用 P300，后来发现了 P300 MERMER，从而提高了准确性。2001 年，美国中西部洛瓦州法院首次裁定脑指纹技术。脑指纹是通过脑电图 (EEG) P300 MERMER 测量的。我们需要明白，脑指纹与情绪、精神压力或谎言无关。它只显示所需的信息是否存储在个人的大脑中。当 BF 在向个人展示文字、图像或任何调查相关实体时遇到 P300 MERMER 脑波模式时，它会得出结论，认为个人拥有关于该实体的某些信息。大脑指纹计算机的结果是“找到信息”或“未找到信息”。
运动中心理图像期间的神经振荡
当前研究的目的是使用各种相关的脚本根据教学方式（指导性与自我生产）检查图像的皮质相关性。根据专家表现的方法，我们采取了一种特殊的观点，分析了经验丰富的两次奥运会运动员的心理图像，以验证不同的教学方式是否具有不同的成像模式（即，指导性与自我制作）和不同的脚本（例如，训练或竞争环境）可能会不同于大脑活动。主题听取了从两项现有的调查表中获取有关运动能力的每个先前记录的脚本，然后要求想象一下场景一分钟。在任务过程中，使用EEG（32通道G。Nautilus）监测脑波。我们的发现表明，有指导的图像可能会引起较高的高α和SMR（通常与选择性注意的相关），而自我产生的图像可能促进更高的低α（与全球静止状态和放松有关）。根据神经效率假设作为最佳性能和短暂性低框架作为流量状态的标志，讨论了结果。提出了实践心理培训建议。
使用KNN分类器的种子数据集寻找情绪的方法
文章历史记录：收到：2021年1月10日；修订：2021年2月12日；接受：2021年3月27日；在线发布：2021年4月28日摘要：情感是我们日常生活中必不可少的组成部分。尽管如此，脑部计算机界面（BCI）系统尚未达到解释情绪的必要水平。基于BCI框架的经编程的感觉确认是最后几十年来非凡询问的点。脑电图（EEG）信号是这些框架的重要资产之一。EEEG可能是通过头皮在脑波框架内从脑工作中记录的生理标志。利用脑电图信号的最大优势是它反映了真实的感觉，并且可以通过计算机框架有效地准备。一个虚拟数据集可以使用并填充脑电图数据，以计算和分类从脑电图信号生成的这些信号。此处使用的数据集是种子，可以通过称为K-Nearest（KNN）算法的机器学习技术来习惯它来系统化数据。实验性能通过种子分类期间的94.06％的分类值实现。这种提出的方法表明，通过脑电图信号，情绪识别如积极，中立和负面是可能的。
开发用于脑电图信号采集
摘要：干脑电图（EEG）系统的设置时间很短，需要有限的皮肤准备。但是，它们倾向于需要强的电极到皮肤接触。在这项研究中，通过将聚二酰亚胺的印刷电路板（FPCB）嵌入聚二甲基硅氧烷中，然后将它们施放在传感器模具中，用六个对称的腿或碰撞来制造具有低接触阻抗（<150kΩ）的干脑电图电极（<150kΩ）。银 - 氯化物糊用在必须触摸皮肤的每条腿或凹凸的裸露尖端上使用。使用FPCB使制造的电极能够保持稳定的阻抗。制造了两种类型的干电极：皮肤有限的皮肤电极和多条电极，用于常用和浓密的头发区域。阻抗测试。实验结果表明，制造的电极表现出65至120kΩ之间的阻抗值。用这些电极获得的脑波模式与使用常规湿电极获取的电极相当。基于ISO 10993-10：2010协议和基于ISO 10993-5：2009协议的细胞毒性测试，制造的EEG电极通过ISO 10993-10：2010协议通过了主要的皮肤刺激测试。
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基于哲学的脑电图（EEG）信号数据处理是一种跨学科方法，可以在理解大脑功能方面开辟新的观点。在这种情况下，有必要从技术或生物学的角度检查数据，并考虑其形而上学，认识论和本体论方面。本体论是形而上学的一个分支，涉及对象和根据形而上学（甚至物理）理论，其特性及其关系而存在的对象类型。本文试图基于本体论来提供科学的哲学观点，用于处理脑电图数据，其数据源是脑波。通过使用人工神经网络（ANN）分类的试验结果，获得了46.73的精度值。卷积神经网络（CNN）算法也可以用于处理脑电图数据以确定一个人的情绪水平；这在先前的研究中已经证明了这一点。尽管情绪识别的总体准确性已大大提高，但在DEAP和Dreamer数据集中有几个问题导致了较低的精度。也使用CNN进行了其他实验，实验结果表明，与情绪相关的通道的重量大于不同通道。连续胶囊网络（CCN）和深神经网络（DNN）算法也可以用于处理脑电图信号数据以确定情绪水平。
可以将脑电图作为评估软件程序员认知负荷的神经科学参考吗？
摘要：软件工程和软件可靠性的新兴研究领域是使用可穿戴生物传感器来监视软件开发任务期间软件开发人员的认知状态。目标是收集可以与与程序员的认知状态相关的易用错误的场景链接的生理表现。在本文中，我们研究了是否可以应用电解形态图（EEG）来准确地识别程序员的认知负载，与理解不同复杂性水平的代码的理解相关。因此，进行了一个涉及26个程序员的受控实验。我们发现，与Theta，Alpha和Beta脑波有关的特征具有最高的歧视能力，从而识别代码线并要求更高的心理努力。脑电图结果揭示了随着代码复杂性的增加，精神努力饱和的证据。相反，经典软件复杂性指标不能准确代表代码理解中涉及的心理工作。最后，提出了EEG作为参考，在特定的角度上，EEG与眼动跟踪信息的组合可以准确地识别与认知负载峰相对应的代码线，从而提供了参考，以帮助未来评估程序员对程序员使用可穿戴设备进行可穿戴的设备相结合的软件开发活动的确定性状态和时间准确性。