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稳态视觉诱发电势中的数据分析 -
摘要 - 电脑摄影仪（EEG）已被广泛用于脑部计算机界面（BCI），这使瘫痪的人能够由于其便携性，高时间分辨率，较高的时间分辨率，易用性和低成本而直接与外部设备进行通信和控制。基于稳态的视觉诱发电位（SSVEP）基于BCI的BCI系统，该系统使用多种视觉刺激（例如计算机屏幕上的LED或盒子）在不同频率上流动的数十年来，由于其快速通信速率和高信号速率和高信号率而被广泛探索。在本文中，我们回顾了基于SSVEP的BCI的当前研究，重点介绍了能够持续，准确检测SSVEP的数据分析，从而可以进行高信息传输率。在本文中描述了主要的技术挑战，包括信号预处理，频谱分析，信号分解，特定规范相关性分析及其变化以及分类技术的空间过滤。还讨论了自发性大脑活动，精神疲劳，转移学习以及混合BCI的研究挑战和机遇。
使用近似刺激呈现技术的稳态视觉诱发电势...
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大脑 - 计算机界面基于稳态视觉诱发电势，使用轮椅控制的快速响应代码模式
摘要：大脑 - 计算机界面（BCIS）广泛用于严重身体残疾患者的控制应用中。一些研究人员的目的是开发实用的脑控制轮椅。基于稳态的视觉诱发电势（SSVEP）的现有脑电图（EEG）基于BCI是为了控制设备控制的。这项研究利用了可靠的现有系统的快速响应（QR）代码视觉刺激模式。使用提出的带有四个可振动频率的视觉刺激模式生成四个命令。此外，我们采用了SSVEP特征提取的相对功率谱密度（PSD）方法，并将其与绝对PSD方法进行了比较。我们设计了实验来验证所提出系统的效率。结果表明，所提出的SSVEP方法和算法在实时处理中产生的平均分类精度约为92％。对于通过基于独立的控制模拟的轮椅，提议的BCI控制需要比键盘控制的时间大约五倍以进行实时控制。使用QR码模式的建议的SSVEP方法可用于基于BCI的轮椅控制。然而，由于长期连续控制，它因视觉疲劳而受到影响。我们将在严重的身体残障人士中验证和增强拟议的轮椅控制系统。
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
diseño，desarrollo yestaruacióndeun sistema de un sistema脑电脑界面（BCI）basado en稳态视觉诱发电势（SSVEPS）
摘要：随着电动机的发展，电动汽车电池和电子设备中使用的关键材料往往会变得稀缺。这项工作旨在通过使用定量和定性指标通过书目计量和系统评价来分析电动汽车供应链的最先进，以找到代表供应链风险的关键点，并应集中于并确定进一步研究的趋势。在BiblioMetrix软件的支持下进行了文献计量审查。使用Prisma方法进行系统审查。文献计量分析表明，与电动汽车相关的成本以及与供应链可持续性和透明度有关的研究的重要性。尽管在考虑作者的关键词分析时，供应链中的风险管理似乎相对较少，但系统的综述表明，此过程是研究最多的主题。即便如此，原材料供应还是最关注的主题，然后是环境影响评估和成本分析。也有一些研究旨在实现竞争力并分析生态正确的实践。电池是研究最多的组件，但是必须分析其他组件，以寻求与传统车辆相关的更大竞争力。
审查Riemannian距离和分歧，应用于基于SSVEP的BCI
背景是大脑计算机界面（BCI）分类的第一代多通道脑电图（EEG）信号，通过优化的空间滤波器增强。第二代基于直接向前算法（例如最小距离至riemannian-mean）（MDRM）的直接算法，直接根据EEG信号估算了Covari-Ance矩阵。分类结果差异很大，具体取决于所选的riemannian距离或分歧，其定义和参考文献分布在广泛的数学上。方法本文审查了所有Riemannian距离和分歧，以处理协方差，并具有与BCI约束兼容的实现。使用不同指标的影响对稳态的视觉诱发电势（SSVEP）数据集进行了评估，从而评估了类别和clasifitation精度的中心。结果和结论Riemannian方法具有嵌入至关重要的特性来处理脑电图数据。Riemannian课程中心的表现要优于OfflINE和在线设置的欧几里得。一些Riemannian
比较子量表EEG和血管内支架 -
摘要 - 脑部计算机界面（BCI）具有潜在的能力来改善麻痹患者的生活质量。子量表EEG提供了一种替代性BCI信号采集方法，该方法损害了传统脑电图系统的局限性与颅内电极相关的风险，并在长期癫痫发作监测中表现出了希望。但是，尚未对BCI应用中的适用能力进行评估。这项研究对使用绵羊中的亚乳清和血管内支架电极记录的视觉诱发电势（VEP）进行了初步比较。子头皮电极记录了可比较的VEP振幅，信号到噪声比和带宽与支架电极。临床相关性 - 这是第一项研究，该研究报告了亚级级和支架电极阵列信号之间的分解。使用亚级EEG电极的使用可能有助于长期使用脑部计算机界面。
一种基于EEG信号的空间分布来增强SSVEP特征的方法
摘要：在本文中，我们提出了基于规范相关分析（CCA）的EEG信号的分类算法，并与自适应过滤整合。它可以增强大脑 - 计算机接口（BCI）拼写中的稳态视觉诱发电势（SSVEP）的检测。通过删除背景脑电图（EEG）活动，在CCA算法前采用了一种自适应过滤器来提高SSVEP信号的信噪比（SNR）。开发了整体方法是为了整合与多个刺激频率相对应的递归最小二乘（RLS）自适应过滤器。该方法由实际实验从六个目标记录的SSVEP信号和Tsinghua University的40个目标的公共SSVEP数据集中记录下来的SSVEP信号。比较了CCA方法的精度和基于CCA的集成RLS滤波器算法（RLS-CCA方法）。实验结果表明，与纯CCA方法相比，提出的基于RLS-CCA的方法显着提高了分类精度。尤其是当脑电图的数量较低时（三个枕发电极和五个非枕骨电极）时，其优势更为明显，精度达到91.23％，这更适合于高密度EEG不容易收集的可穿戴环境。
从开始到现在
中央运动神经元的失败导致运动障碍。患者失去了控制自愿肌肉的能力，例如上肢，这在日常使用计算机或智能手机的可能性中引入了根本性的不和谐。因此，患者失去了与他人交流的能力。本文介绍了脑部计算机拼写系统中最受欢迎的范式，并旨在由具有严重形式的运动障碍的人打字。脑部计算机界面（BCIS）已成为通信障碍者的一种有前途的技术。BCI-Spellers是使用户通过使用大脑活动在计算机屏幕上选择字母来拼写单词的系统。BCI销售者有三种主要类型：P300，运动图像（MI）和稳态视觉诱发电势（SSVEP）。但是，每种类型都有其自身的局限性，这导致了混合BCI - 塞伯菌的发展，从而结合了多种类型的优势。混合动力BCI - 销销量可以提高准确性，并减少用户变得有效所需的训练期。总体而言，混合BCI销售者有可能通过结合多种类型的BCI - 塞货物的优势来改善患有损害的人的沟通。总而言之，对于有沟通障碍的人来说，BCI - 塞伯勒是一项有前途的技术。p300，MI和SSVEP是BCI销售者的三种主要类型，每个类型都有自己的优势和局限性。需要进一步的研究来提高BCI销售商的准确性和可用性，并探索它们在游戏和虚拟现实等其他领域的潜在应用。
SSVEP BCI系统的可解释的模糊转移学习
摘要 - 大脑计算机界面（BCIS）的快速演变显着影响了人类计算机相互作用的领域，具有稳态的视觉诱发电势（SSVEP），作为一种尤其是强大的范式。这项研究探讨了高级分类技术利用可解释的模糊转移学习（IFUzzyTL）来增强基于SSVEP系统的适应性和性能。最近的努力通过创新的转移学习方法加强了减少校准要求，从而通过策略性地应用域适应性和很少的动作学习策略来完善跨主题的生成性并最大程度地减少校准。深度学习中的开创性发展还提供了有希望的增强功能，促进了稳健的领域适应性，并显着提高了SSVEP分类的系统响应能力和准确性。但是，这些方法通常需要复杂的调整和广泛的数据，从而限制了立即适用性。ifuzzytl引入了一个自适应框架，该框架将模糊逻辑原理与神经网络体系结构相结合，重点关注有效的知识传递和域自适应。ifuzzytl通过整合模糊的推理系统和注意机制来完善人类干预格式的输入信号处理和分类。这种方法通过有效管理脑电图数据的固有可变性和不确定性来增强模型的精度，并与现实世界的运营需求保持一致。在三个数据集中证明了该模型的功效：12JFPM（1s的12JFPM（89.70％精度为149.58），基准（ITR为85.81％，ITR的精度为85.81％），ITR的准确性为213.99）和Eldbeta（76.50％的IT and and and and ath and and and and and and and and and and and and and and and aft）and 94.63）和94.63）和94.63） SSVEP BCI性能的基准。