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World File Search System脑电图
在脑电图选择中的优化脑电图障碍受试者的脑电图信号分析
脑电图是检测睡眠障碍的非常有效的工具。在文献调查中讨论了各种算法进步。信号采集，预处理，特征提取和分类是其实施的一般步骤。由于人工神经网络（ANN）非常适用于睡眠障碍的识别，因此无需明确的特征提取。ANN本质上能够理解数据中的基本模式。计算出的召回的值不过是在各自电极所做的读数的总体组合。随着数据的变化而变化。如今，通过选择最佳特征选择方法，该作品在优化电极数量方面正在进展。如今，通过选择最佳特征选择方法，该作品在优化电极数量方面正在进展。
基于脑电图的控制方法......
神经控制接口是一项独特的全球技术，它彻底改变了控制和信号处理领域。这项技术有助于将人类和计算机联系起来，实现某些患者或人们难以实现的目标。在提议的实验中，脑信号被用来移动自动臂并执行各种任务，例如移动手的任何手指。为了实时为 3D 手臂机器人提供运动，我们获取了基于 10-20 国际系统的 EEG 数据，并使用 OpenBCI Wi-FI、OpenBCI 板将这些信号转发到处理计算机，并使用 OpenBCI GUI 和 Arduino Uno 控制伺服电机。此外，本文还介绍了一种脑电图 (EEG) - 一种帮助残疾人和老年人的智能轮椅控制系统。本文旨在使用脑机接口 (BCI) 耳机控制电动轮椅。这种轮椅可能对因脑脊髓切断而无法使用手或腿的残疾人有益。基本目标是将不同的面部表情与轮椅运动相匹配。该系统由 NeuroSky Mind Wave EEG 传感器线圈组成，该线圈与 Android 配对，并连接到语音中断电路，以防止轮椅意外发生故障或自动移动。脑机接口设计的系统通过实时实验研究进行评估，并应用于男性和女性，通过张开和握紧手进行诱导，验证过程也使用不同的频率和电压进行，实验结果表明该过程将按设计运行，具有极高的精度和高性能。
单通道脑电图
摘要：创伤性脑损伤（TBI）是死亡和残疾的常见原因。但是，现有的TBI诊断工具是主观的，或者需要广泛的临床设置和专业知识。相对较高的计算系统的大小以及与TBI相关的机器学习研究的有希望的结果相结合的可负担性和减少，使得创建紧凑和便携式系统以早期检测到TBI成为可能。这项工作描述了基于Raspberry Pi的便携式，实时数据采集和自动处理系统，该系统使用机器学习来有效识别TBI并自动从单渠道电脑电脑（EEG）信号中自动为睡眠阶段分数。我们讨论了可以使用数字转换器（ADC）的类似物对EEG信号进行数字数字化的系统的设计，实现和验证，并执行实时信号分类以检测到温和TBI（MTBI）的存在。我们利用卷积神经网络（CNN）和基于XGBoost的预测模型来评估系统的性能和降低系统的多功能性，以使用多种类型的预测模型运行。，对于TBI与控制条件，在16 s -64 S时期的分类时间小于1 s的分类时间中，峰分类精度超过90％。这项工作可以实现适合现场使用的系统的开发，而无需为早期TBI检测应用和TBI研究提供专门的医疗设备。此外，这项工作开放了实施连接的，实时TBI与健康和健康监测系统的途径。
脑电图 (EEG)
需要遵循的一些指导原则包括：• 孩子在测试时应该有睡意。− 测试前一天晚上让孩子比平时晚睡 2 至 3 个小时。− 测试当天早晨让孩子比平时早起 2 至 3 个小时。− 3 岁以上的儿童在测试前一天晚上睡眠时间不应超过 5 个小时。• 孩子基本可以像平常一样吃喝。他们不能吃含咖啡因或高糖的食物或饮料。• 测试前一天晚上帮孩子洗头并冲洗头发。不要使用护发素、发胶或其他护发产品。• 根据需要携带以下物品：− 安慰物品，如奶嘴或毯子− 如果您的孩子仍使用奶瓶，请带上满满的奶瓶− 尿布• 如果您的孩子正在服用任何药物：− 请随身携带药物清单。− 除非孩子的医生另有指示，否则请在正常时间服药。测试会是什么样的？
