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World File Search System脑电波
静息状态下的脑电波活动
神经反馈训练 (NFT) 为现代医学界做出了有益的贡献。NFT 是基于操作性条件作用原理的生物反馈的一个子集。它是一种建立行为与效果之间关系的学习方法，可获得奖励和惩罚 (Cherry, 2020; Engelbregt 等人, 2016; Strehl, 2014)。从理论上讲，生物反馈是自动神经系统 (ANS) 的生物学见解。在其起源之前，“实时生理镜像”一词在第二次世界大战期间就已存在 (Sattar & Valdiya, 2017)。它仅限于心率、血压、皮肤温度、消化、呼吸和性唤起等生理过程。所有示例都是非自愿的，由 ANS 控制。在 1950 年代，一个反对的科学家团队不赞成 ANS 可能影响人类生理和心理状态的想法，这些状态也会对生物过程起作用 (Jones, 2016)。它在操作性条件、信息处理或技能学习方面仍存在疑问。此外，该假设不足以作为药物治疗的基础（Sattar & Valdiya，2017；Jones，2016）。研究人员在 20 世纪 60 年代发现，ANS 功能可能会发生类似于操作性环境的改变。因此，这是一个将生物反馈转变为可用于医疗实践的适当治疗方法的机会。
阅读书籍过程中的脑电波分析......
32 FLAG，坦纳； YENGİN，Deniz 和 HARRANOĞLU，Sefa (2022)。在印刷书籍数字化的背景下对阅读书籍过程中的脑电波进行分析。居米什哈内大学传播学院电子杂志（e-gifder），10（1），32-58。
脑电波模式中的异常检测 - ijrpr
人类情感和神经活动的复杂结构在脑电波模式中表现得最为明显。这些模式主要通过脑电图 (EEG) 记录捕获，为了解人类大脑的复杂运作提供了一个窗口。近年来，计算技术，尤其是这些脑电波模式中的异常检测，彻底改变了神经信息学。本文重点关注脑电波数据中异常模式的检测和分析，这是一项重要的工作，对医学和心理科学具有广泛的影响。认知状态和神经健康的关键决定因素。正常的脑电波活动是正常功能神经元的反映。然而，偏离这些规范通常表明存在神经系统疾病、压力、情绪障碍和其他与大脑相关的异常。识别和准确解释这些异常的能力对于早期诊断和成功治疗此类疾病至关重要。传统上，脑电波数据分析是一个手动、耗时的过程，很大程度上依赖于神经科学家和临床医生的专业知识。然而，EEG 数据的数量和复杂性需要实用且有效的方法。进入机器学习和人工智能 - 在转换 EEG 数据分析中显示出惊人前景的学科。使用可以从数据中学习的算法，我们可以构建能够以准确度和速度识别异常模式的程序，而仅靠人类搜索无法实现
利用脑电波控制眼球的家用轮椅
尽其所能。在这种情况下，患者无法在工作场所或家中行走，甚至在最坏的情况下，手或腿可能会部分或完全瘫痪。因此，我们努力开发一种原型轮椅来克服所有这些问题。因为有各种技术可以控制电动轮椅，例如语音识别技术、EMG 信号技术。每种技术至少有一个缺点，即在语音识别和引导技术的情况下，它不适用于哑巴，也不适用于嘈杂的区域。在这项提议的工作中，我们使用大脑感觉和操纵杆来控制轮椅。该控制系统将根据用户的眨眼运动来驱动。在这种控制模式下，用户可以在导航到目标点的过程中自由地环顾周围环境。我们还结合了家庭自动化和警报系统来帮助患者。2.相关工作已经进行了多项研究，以分析轮椅上的人数以及将他们放在传统轮椅上的后果。通过促进独立行动，它通过减少对任何助手的依赖来培养自力更生的感觉。任何功能性行动困难的人都会遭受孤独感，因为他们减少参与各种社交活动，这会导致压力、孤立和对被忽视的恐惧。手动轮椅的设计方式为那些有身体障碍的人提供行动能力[2]。基本上，为了旋转轮椅，应该施加最少的能量来实现目标。为了减轻体弱患者的体力，许多
梵语赞美诗如何影响人类脑电波 - IJTSRD
学生，全球印度国际学校，新加坡 摘要 我一直对梵语及其背后的奥秘充满热情。长期以来，我一直试图将梵语与科学联系起来，寻找它们之间的共同联系。在做一些研究时，我偶然发现了梵语赞美诗对人类脑电波的影响这个有趣的想法，并决定进一步探索这个话题。经过详细研究，我进行了这个实验，通过进行脑电图测试，在计算机上显示梵语赞美诗对人类脑电波的影响。这项研究为新思路打开了一扇窗户，可以展示梵语对人体的奇妙影响。
利用脑电波建立基于情绪的音乐推荐系统
• 在第二种方法中，利用了著名的生理信号处理和情绪分析数据集 DREAMER。为了减少噪音和伪影，对数据进行了预处理，并提取了特征。然后，使用支持向量机 (SVM) 和 K-最近邻 (KNN) 分类方法根据个体的 EEG 数据对个体的效价和唤醒度进行分类。在确定用户的情绪状态后，将每首音乐分配到不同的情绪类别，以提供音乐推荐。这使系统能够做出与用户情绪状态相匹配的个性化音乐推荐。该策略旨在利用机器学习技术和 EEG 数据分析来提供更精确和定制的音乐推荐系统。该策略具有广泛的潜在应用，因为它可能会提高音乐流媒体服务的效率并改善整体聆听体验。这种方法还可能对心理健康产生影响，因为它可以通过建议个性化的音乐选择来帮助治疗悲伤和焦虑等疾病，从而提升情绪。
廉价的脑电波身份验证：用户接受的新技术和见解
脑电波已被证明在整个个体中都足够独特，可以用作生物识别技术。他们还提供了与传统身份验证手段的优势，例如抵抗外部可观察性，可竞争性和内在的易感检测。但是，到目前为止，大多数研究都是用昂贵，笨重的医学级头盔进行的，这些头盔可用于日常使用。旨在将脑电波身份验证及其收益更接近现实世界的部署，我们使用消费者设备调查了大脑生物识别技术。我们进行了一项全面的体验，该实验比较了用户样本的五个身份验证任务，最大的五倍比以前的研究大10倍，并基于认知语义处理的三种新技术。我们分析了不同选项的性能和可用性，并使用此证据来引起设计和研究建议。我们的结果表明，基于对当前廉价技术的图像的响应，可以实现相等的错误率14.5％（相对于现有方法的37％-44％降低）。关于采用，用户要求更简单的设备，更快的身份验证和更好的隐私。
MusicID：基于脑电波的物联网用户身份验证系统
摘要 — 我们提出了 MusicID，这是一种智能设备的身份验证解决方案，它使用音乐诱导的脑波模式作为行为生物识别方式。我们通过实验使用从真实用户那里收集的数据来评估 MusicID，当时他们正在听两种形式的音乐；一首流行的英文歌曲和个人最喜欢的歌曲。我们表明，使用从 4 电极商品脑波耳机收集的数据可以实现超过 98% 的用户识别准确率和超过 97% 的用户验证准确率。我们进一步表明，单个电极能够提供大约 85% 的准确率，而使用两个电极可以提供大约 95% 的准确率。正如用于冥想应用的商品脑感应耳机已经展示的那样，我们相信在智能耳机中加入干 EEG 电极是可行的，并且 MusicID 有可能为即将到来的智能设备浪潮提供切入点和持续的身份验证框架，这些智能设备主要由增强现实 (AR)/虚拟现实 (VR) 应用驱动。
胜王瑜伽冥想的神经科学：脑电波......
图 2 显示了大脑的各个部分及其功能。正如大自然赋予我们 2 只眼睛、2 只手、2 只耳朵、2 个肺、2 个肾、2 只脚……，我们的大脑也由两个半球组成 - 左半球和右半球（见图 3）。两个半球通过胼胝体连接，胼胝体是一束超过 2 亿根神经纤维，使它们之间能够进行交流（见图 3）。有趣的是，大脑的左侧控制身体的右侧，而身体的右侧控制身体的左侧。左脑被称为优势半球，与逻辑、口头和书面语言有关 - 其表达、阅读、写作和理解（有关两个半球的更详细专业化，见图 3）。右脑是直觉的、艺术的。