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【中文期刊】 《中国生物医学工程学报（英文版）》 2011年20卷4期 139-149页CA
【摘要】 Accurate classification of EEG left and right hand motor imagery is an important issue in brain-computer interface.First...
【关键词】 brain-computer interface；motor imagery；feature extraction；
- 概要：
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【中文期刊】 袁玲 杨帮华 等 《仪器仪表学报》 2010年31卷3期 649-654页
【摘要】 对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题.本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 《中国生物医学工程学报(英文版)》 2009年18卷1期 35-39页CA
【摘要】 In this paper, we used SVM method to detect P300 signal. Before training a classification parameter for the SVM, several...
【关键词】 support vector machine(SVM)；event related potential(ERP)；P300；
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 陈悦 王轶男 等 《脑与神经疾病杂志》 2025年33卷1期 7-14页ISTICCA
【摘要】 目的 探究耐药性癫痫(DRE)患者脑电图(EEG)功率谱变化与认知损伤分级的相关性.方法 选择2021年1月-2024年1月于徐州医科大学附属医院神经内科就诊的DRE患者79例(DRE组,n=79)和同时期体检的健康人群82例(健康组,n=...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 MATHE Mariyadasu MIDIDODDI Padmaja 等 《上海交通大学学报（英文版）》 2025年30卷4期 693-701页
【摘要】 Physiological signals such as electroencephalogram(EEG)signals are often corrupted by artifacts during the acquisition a...
【关键词】 artifact elimination；deep network；electroencephalogram(EEG)signal classification；
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 朱子骄 金子敏 等 《传感技术学报》 2025年38卷11期 1921-1930页
【摘要】 情绪识别能及时发现负面情绪并提供解决方案,对治疗焦虑症、抑郁症等精神疾病意义重大.脑电监测技术具有低廉、便携、易于使用等优势,在情绪识别领域应用广泛.为推动脑电监测技术在情绪识别研究领域的创新发展,系统介绍了基于脑电监测技术的情绪识别研究进...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 努尔比亚·阿不拉江 阿地力江·阿布力米提 等 《生命科学仪器》 2024年22卷1期 10-13页
【摘要】 癫痫患者的非线性脑电信号存在规律难以分类识别等困境.本研究基于卷积神经网络结合多种智能寻优算法,构建联合式脑电信号分类模型,并通过实验验证其收敛性和分类性能.模型不同的频率对大脑的刺激下均能准确地测试脑电信号对应的变化规律,并选取数据集对其...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 《中国神经再生研究（英文版）》 2020年15卷2期 222-231页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Perinatal hypoxic-ischemic-encephalopathy significantly contributes to neonatal death and life-long disability such as c...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 曹春雨 韩凌 等 《中国生物医学工程学报》 2018年37卷1期 33-39页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 脑电图是癫痫诊治中一种最为重要的工具,而大数据量的脑电记录给人工分析带来困难,计算机分类则可减轻此负担.从相位幅度调制角度研究癫痫脑电低频节律相位与高频节律幅度间的耦合关系,利用归一化后的调制指数(MI)来量化各频段间的耦合强度.基于波恩癫...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 江先阳 容源 《微纳电子与智能制造》 2022年4卷3期 99-108页
【摘要】 脑机接口研究涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉领域,因其不断增长的潜在需求、广泛的应用前景和深入的理论研究意义,正成为一个新的研究热点.面向脑机接口大赛运动想象脑电数据的基础上,深入分析了小波变换算法的应用,对小波 M...
- 概要：
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