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马登程 《临沂师范学院学报》2008,30(3):125-129
在建立了一个脑电信号源模型的基础上,仔细分析了脑电信号放大器的干扰与噪声,提出了抑制干扰与噪声的一系列措施．然后根据脑电信号的特点着重讨论了前置放大器的设计,介绍了整个脑电信号采集系统的组成,以及软件设计方面的任务分析、数字滤波器和关键的数据结构,最后讲解了诱发事件与诱发脑电信号的同步关系和数据的封装． 相似文献
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基于移动学习终端的智能化课堂学习数据分析多是基于教学互动和学习结果反馈等显性学习行为实现的,可穿戴的脑机接口设备能够测量学生的认知负荷、注意力、情感等内隐状态,为智能化课堂教学提供新的技术支持。本文构建了基于脑机接口的智能化课堂应用模型,通过脑机接口与移动终端的结合,实现师生教与学风格识别匹配、学习者脑波状态测量、教师教学行为智能化支持、学生复杂能力评测等智能化教学任务。为验证模型的可行性,本文开展了两项实证研究,验证基于脑机接口实现学习风格分类的可能性,分析了常态课堂教学中学生注意力特征,并基于学生教学活动的注意力特征提出课堂教学优化策略。 相似文献
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经50余年发展历程,脑机接口技术从"物理混合"到"心智融合",逐渐形成三种并行发展态势,即治疗型BCI、服务型BCI和增强型BCI.既从神经系统疾病的诊断、预防和治疗,到"脑控"与"读心"功能,再到跨脑认知、复合体能和实现永生,给人类未来描绘了无限可能.但同时也带来了诸如安全性与有效性、人格同一性与真实性、脑隐私保护、决策自主权、责任归属等伦理问题.故建立健全技术安全性原则、脑隐私保护原则、自主决策原则、分配正义原则和政策保障原则,有助于客观理性地看待脑机接口技术为人类带来的风险与收益,推动其以合伦理性的方式全面健康发展. 相似文献
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空间认知能力被认为是人类正常生活所必备的重要能力,适当的训练可以帮助认知功能受损的老年人提高空间认知能力。该研究旨在探讨如何借助虚拟社区公寓游戏、脑机接口（BCI）和虚拟现实（VR）技术来提升认知障碍老年人的空间认知能力。研究方法包括基于空间认知理论、使用VR头戴设备HTC VIVE Focus的虚拟社区公寓游戏设计,以及对脑电信号进行功率谱密度特征提取和支持向量机（SVM）分类分析。在行为数据分析结果中,随着实验者训练次数的增加,完成任务所需的时间明显减少。整个训练周期中,完成任务的时间成本总体呈下降趋势,同时任务准确性逐渐提高。从而表明受试者经过训练后的认知能力得到有效提升。利用功率谱密度提取脑电信号特征,并采用SVM和极线学习机（ELM）进行信号分类,发现在Alpha2频段,SVM的平均分类准确率逐步上升,这为游戏对空间认知有积极影响的观点提供了明确支持,受试者通过游戏训练显著改善了空间记忆和其他认知能力。研究结论表明,基于空间认知理论的VR训练游戏对提高老年人的空间认知能力具有显著效果。该系统结合科学理论和VR技术为认知障碍康复与个性化训练开辟了新途径,预期将提升老年人生活质量... 相似文献
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吴志福 《石家庄职业技术学院学报》2010,22(6):23-25,45
针对有肢体障碍但大脑思维正常的患者,特别是重症患者使用病房呼叫系统不便的问题,提出了一种基于脑机接口技术的病房呼叫系统.该系统通过提取被试的脑电信号并进行处理来实现对病房呼叫系统按键开关的控制,当陪护人员不在病房时,一旦出现紧急情况,患者可以通过大脑想象手的运动来控制呼叫系统,达到自救目的. 相似文献
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设计了一套基于LabVIEW平台的想象左右手动作控制赛马运动系统,利用运动想象时C3、C4通道在8～13 Hz处的事件相关同步/去同步原理,采用数字带通滤波器和功率谱估计对脑电信号进行滤波和特征提取,控制赛马的运动方向。通过3名受试者共12次实验,左手想象平均正确率为86.8%,右手想象平均正确率为94.1%,证实了算法的可行性和系统的可靠性,为在LabVIEW平台上搭建更完善复杂的系统奠定了基础。 相似文献
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气味是评价食品新鲜度最重要的参数之一。当气味以其自然浓度存在时,会在嗅觉系统中引发不同的神经活动模式。本研究提出了一种通过检测食物气味进行食物检测与评价的在体生物传感系统。我们通过将多通道微电极植入在清醒大鼠嗅球的僧帽/丛状细胞层上,进而对神经信号进行实时检测。结果表明,不同的气味可以引起不同的神经振荡活动,每个僧帽/丛状细胞会表现出特定气味的锋电位发放模式。单个大鼠的少量细胞携带足够的信息,可以根据锋电位发放频率变化率的极坐标图来区分不同储存天数的食物。此外,研究表明气味刺激后,β振荡比γ振荡表现出更特异的气味响应模式,这表明β振荡在气味识别中起着更重要的作用。综上,本研究提出的在体神经接口为评估食品新鲜度提供了一种可行性方法。 相似文献
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为了精确评估个体心理负荷状态,需要获取目标脑电信号数据,脑电信号是评估脑力负荷变化的重要指标。机器学习和神经网络越来越多地用于脑力负荷分类。利用脑电信号特征可在时域和频域中提取突出信息。因此提出一个结合支持向量机（SVM）与超限学习机（ELM）的混合型脑力负荷分类框架。其中支持向量机作为成员分类器,可在高维EEG特征中查找隐藏信息|超限学习机用于融合成员分类器的输出。将ELM-SVM模型与经典脑力负荷分类器进行比较,得出该模型训练精度准确率为1,且测试精度提升0.1个百分点。 相似文献
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随着脑机接口技术的发展与普及,该技术逐渐被教育教学领域所重视与应用。文章以学生身心健康为核心分析了脑机接口在教育教学中的应用潜力与衍生风险,脑机接口的“读脑”“脑控”“控脑”等三项基本功能可以用于解读学生深层状态、增强学生身体功能以及激发学生认知潜能等潜在场景,但是脑机接口赋能教育教学也存在增加学生精神压力、损伤学生身体健康、动摇学生主体地位等衍生风险。为了保障学生安全、兼顾技术效益,文章认为,在教育教学领域中应用脑机接口应当采用严厉限制的基本立场。在严厉限制基本立场的指导下,脑机接口的应用场景应当被明确划定限制区域,包括年龄限制、类型限制、用途限制、意志限制等。在限制区域之外的应用场景中,脑机接口方可被允许使用以发挥技术对教育教学的变革推动作用。 相似文献
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人工智能技术支持下的学习情感识别在教育教学研究中至关重要,能够促进教育教学策略的改进。脑机接口技术作为人工智能技术的一项重要应用,已成为情感识别领域研究热点之一。文章分析了脑机接口技术支持学习情感识别的发展动因,进而构建包括数据处理、情感表达与教学调控三个过程的脑机接口技术支持学习情感识别的应用框架,探讨了脑机接口技术在学习情感识别领域仍面临的技术鸿沟、伦理挑战与学习者的主观偏见等局限。最后提出未来脑机接口支持下的学习情感识别可从强化技术融合、发展以人为本为导向的设计,以及尊重学习者的主观需求等方面进行改进,从而保证脑机接口技术支持学习情感识别应用的可行性,并综合衡量学习状态,拓展其在教育领域的应用与创新。 相似文献
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采用案例教学法,将具有较高临床应用价值的基于运动想象的脑-机接口案例引入课堂,并根据课程内容将案例分解为四个子任务：生物医学信号预处理、生物医学信号谱估计、生物医学信号时频分析及生物医学信号模式识别。每个子任务与理论知识教学同步进行,且逐层递进。学生按步骤在实验课上完成设计实践,并在第二课堂以课外兴趣小组形式完成拓展创新。教学实践表明,基于运动想象的脑-机接口案例教学实验设计,能够使学生实现从理论知识到实践应用的自然过渡,有效调动学习热情、提高学习效果。 相似文献
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针对癫痫脑电(EEG)信号的非平稳性和非线性,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)提特征并利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)的脑电信号分类方法。首先利用EEMD将EEG信号分成多个经验模式分量,得到各阶本征模式分量(IMF),然后提取有效特征,最后用LS-SVM对其进行分类,实验结果表明,该方法对癫痫发作间歇期和发作期EEG的提特征后分类识别正确率达到98%。 相似文献
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人工智能领域专家彼得·斯科特-摩根被确诊为渐冻症后,自主设计并接受了在特殊麻醉方式下进行的全球首例“三重造瘘术”。他与各大高科技公司积极合作,采用多学科前沿的探索成果,显著地提高了生存质量,延长了他带病生存的时间。 相似文献
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