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人脑工作机制(48):思维和注意的控制机制(八)——脑电的形成及其对中枢神经活动的反映 - 知乎
摘要:本节对脑电形成机制进行分析和讨论,并分析中枢神经活动的变化如何引发脑电的变化,尤其是从神经环路的角度来详细分析N75、P100、N200、P300、N400等脑电诱发电位和事件相关电位形成的神经机制。
国外脑电技术的前沿应用综述 - hanspub. org
本文对现有的相关研究进行了系统性的梳理和分析,揭示了国外各领域采用脑电实验的特点及脑电技术的应用领域特点,拓展了学科边界,也为今后学术界的进一步研究提供了一个有用的工具。
【脑电信号处理与特征提取】P5-彭薇薇:脑电信号的预处理及数据分析要点_脑电 插值坏导-CSDN博客
本文详细介绍了脑电信号的采集方法、电极放置规则、伪迹的类型及其处理,包括肌电和心电伪迹的消除策略,以及EEG预处理中的滤波技术(如低通、高通和分段基线校正),重点讲解了事件相关电位(ERP)的获取方法。
脑电数据处理学习笔记(2)-预处理 - 敢于求知
需要对原始脑电数据进行预处理和降噪来进尽可能减少或消除伪迹的影响。 预处理的具体步骤取决于研究目的、实验设计、实验设备以及拟开展的后续分析。
临床脑电图技术操作指南 - caae. org. cn
制定脑电图在临床各领域的技 术操作指南,目的在于指导临床正确应用脑电图技 术,提高脑电图记录质量,为临床提供尽可能准确 的脑电图诊断结果,并推动诊断标准规范化及统一 专业术语,以利于在专业内的交流与合作。
基于脑电信号处理的研究方向综述,Frontiers in Neuroscience - X-MOL
在本文中,我们对2021年以来脑电信号处理技术的研究进行了全面回顾,重点关注预处理、特征提取和分类方法。 我们分析了从 CNKI、PubMed、Nature、IEEE Xplore 和 Science Direct 等学术搜索引擎检索到的 61 篇研究文章。
基于深度学习的脑电信号识别技术研究 - 百度学术
本文主要是针对基于运动想象的BCI系统的脑部信号展开研究,主要从对脑电信号进行预处理、特征提取和特征分类等方面进行探索研究。 从时频域、深度学习网络等领域进行剖析,提取脑部信号的特征信息并匹配最佳分类器。
综述分享:使用机器学习对 EEG 信号进行神经解码的步骤和方法 - 知乎
脑电图信号提供了一种分析个人对外部刺激的情绪反应的便捷方法。 研究的重点是对参与者进行外部驱动活动时的情绪维度进行分类和预测,包括观看视频剪辑、面部图片和图像序列 [65,218,219]。
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