一种基于EEG信号的梦境交互方法、系统.pdf
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一种基于EEG信号的梦境交互方法、系统.pdf
本发明公开了一种基于EEG信号的梦境交互方法、系统,该方法包括以下步骤EEG设备采集用户睡眠状态下的EEG信号,对EEG信号进行初步处理后传输至数据分析系统;数据分析系统提取EEG信号的特征值,将特征值送入算法模型,对梦境进行识别;梦境交互系统对识别到的梦境信息进行编码和存储,并对用户梦境进行主动引导。该方法实现了对用户的梦境的检测,对梦境内容的识别记录,以及对梦境的引导和调整。
基于脑电EEG信号的梦境判别方法及系统.pdf
本发明公开了一种基于脑电EEG信号的梦境判别方法及系统。其中方法包括以下步骤:脑电EEG采集设备采集用户睡眠状态下的EEG信号,并在预处理后传输至算法分析子系统;算法分析子系统提取EEG信号的特征,将其送入基于深度学习的算法模型,对梦境进行识别,以得到梦境的场景和用户在梦境中的情绪特征;梦境报告子系统根据梦境的场景和用户在梦境中的情绪特征,自动绘制生成报告并向用户输出。该方法实现了对用户梦境的自动化检测与识别,并可向用户进行报告反馈,提升了对梦境识别的正确性和效率。
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本发明公开了一种基于web可视化平台的EEG实时交互分析系统和实时交互分析方法,所述分析方法,包括以下步骤:步骤1,云端服务器接收EEG信号采集装置传递来的脑电信号;步骤2,数据预处理模块对脑电信号数据中的异常值过滤后,再进行低通滤波处理,然后将处理后的数据存入数据库;步骤3,服务器端模块对所述数据库中的EEG时间序列进行基本统计特征提取和自定义高级特征提取;步骤4,web可视化分析模块对数据采集情况和数据特征情况进行监视和可视化。研究或实验人员可实时分析数据情况和EEG特征情况,方便医生或实验人员通过低
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基于神经网络的EEG信号分类方法研究基于神经网络的EEG信号分类方法研究摘要:脑电图(EEG)是一种用于记录脑电活动的非侵入性技术,可以提供关于大脑功能和疾病状态的信息。在近年来,随着神经网络的快速发展和深度学习的兴起,基于神经网络的EEG信号分类方法受到了广泛关注。本文介绍了一种基于神经网络的EEG信号分类方法,并通过实验证明了该方法的有效性和准确性。1.引言:EEG信号是一种用于记录大脑电活动的非侵入性技术。它可以提供关于大脑功能和疾病状态的信息,因此在医学诊断和脑机接口等领域有广泛的应用。然而,由于
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用基于平行坐标图的可视化人机交互技术提取EEG信号特征的方法摘要神经科学领域中的脑电图(EEG)信号是研究人脑活动的重要工具。然而,EEG信号复杂且噪声较多,因此需要有效的数据分析和提取方法。本文提出了一种基于平行坐标图的可视化人机交互技术,用于提取EEG信号的特征。该方法的核心是对EEG信号的多维特征进行可视化,通过人机交互实现对信号特征的有效提取。本文还探讨了该方法的实现和应用,并进行了实验验证。结果表明,该方法可以有效地提取EEG信号的特征,为信号的分类和诊断提供更可靠的数据基础。关键词:平行坐标图