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  • Josephtic Lv.2 注册会员
    6 小时前
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    0 1 12 时间序列分析 Josephtic
  • dj2436 Lv.1 新手上路
    2025-9-16
    脑电信号中的经典特征和提取方式简介
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    脑电信号（EEG）包含丰富的神经活动信息，但原始波形数据维度高、噪声多。特征提取是将EEG时序信号转换为简洁、易处理的特征向量的关键步骤。在脑机接口（BCI）系统中，这些特征常用于机器学习分类器以识别认知状态或控制外部设备。例如，通过提取功率谱特征可以区分不同睡眠阶段和意识水平，通过非线性复杂度特征可以
    8 5 1676 时间序列分析
  • 111 Lv.1 新手上路
    2024-9-19
    脑电信号与其他信号结合的多模态大模型
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    目前，以脑电信号为基础结合其他多模态信号的相关研究不断深入，同时大模型出色的表现也引起了脑电领域相关研究者的注意。如何利用多模态大模型的能力来解决脑电研究的相关问题，论文《Exploring Large-Scale Language Models to Evaluate EEG-Based Multimodal Data for Mental Health》给出了一个较为新颖的结合方式。
    4 3 2145 时间序列分析
  • HHH Lv.1 新手上路
    2024-9-19
    视觉刺激中神经信息的编码方式
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    神经元是一种特别的细胞，能够迅速地远程传播信号。它们通过一种称为动作电位的特殊电脉冲来传递信息，通过神经纤维来传播电峰。感觉神经元通过时间特征不同的激发模式，来代表不同的外界感觉刺激（这里主要讨论视觉刺激），视觉刺激信息由动作电位的模式编码，传递入脑进行处理。虽然动作电位的时长、电位差与波形
    11 4 1757 时间序列分析
  • HHH Lv.1 新手上路
    2024-9-19
    脑机接口研究的重大进展和应用突破
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    5 3 1630 时间序列分析
  • 111 Lv.1 新手上路
    2024-9-19
    脑电大模型--LaBraM
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    LaBraM是上海交通大学吕宝粮老师团队提出的第一个脑电领域的大模型，将NLP领域的掩码预训练任务引入到脑电领域，得到的大模型在多个不同的下游任务上都得到了性能验证。 一、论文的主要贡献： 1、解决单一数据集数据量小： 本文使用了来自20个不同数据中超过2500小时的不同人物和格式的EEG数据，分别来自不同的公
    6 125 6982 时间序列分析
  • 111 Lv.1 新手上路
    2024-9-19
    脑电数据采集/情绪诱发的范式介绍
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    脑电数据采集与情绪诱发的研究常用于探索人类情绪与大脑活动的关系。通常，这类实验会设计特定的范式，以系统地诱发参与者的情绪状态，并通过脑电图（EEG）记录大脑活动。 1. 情绪诱发范式 情绪诱发范式的核心是通过外界刺激（如图像、声音、视频或任务）引发特定的情绪反应。常见的方法包括： （1）国际情绪图片系统（IAP
    3 3 1274 时间序列分析
  • vera Lv.1 新手上路
    2024-9-19
    脑电信号分析：常见的功能性连接特征
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    脑电信号（EEG）的功能性连接特征主要反映了大脑不同区域之间在神经活动上的相互关联和协同作用。这些特征对于理解大脑的认知功能、疾病状态以及脑网络动态变化具有重要意义。以下是一些常见的脑电信号功能性连接特征： 1. 相锁值（Phase-Locking Value, PLV） 基本原理 PLV 衡量两个信号在相位上的一致性，反映它们
    7 2 1269 时间序列分析
  • brain_10 Lv.1 新手上路
    2024-9-19
    微状态常见应用领域论文推荐
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    EEG微状态分析的应用领域非常广泛，它涉及到认知科学、神经科学、心理学、临床神经生理学等多个学科。以下是一些常见应用领域的论文总结。 1、微状态分析被用于识别与神经精神疾病相关的大脑活动模式。 2、微状态分析有助于研究社会互动和情感处理过程中的大脑动态。 3、微状态分析被用来研
    4 6 1959 时间序列分析
  • miguru Lv.8 超级版主
    2024-9-19
    常用的脑电信号特征
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    在使用深度学习方法对脑电信号进行分类时，一种常见的做法是先提取脑电信号的特征，然后再用深度学习发掘特征与不同状态之间的关联。一些常用的脑电信号特征如下： 时域：峰-峰值，均方根值等。 时频域：功率谱密度、微分熵等。 空间域：DASM、RASM、不对称系数、DCAU、多维度有向信息等。
    4 3 1130 时间序列分析
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