اپنی یادداشت کو چیلنج کریں! نیا این-بیک گیم Emotiv App میں کھیلیں
اپنی یادداشت کو چیلنج کریں! نیا این-بیک گیم Emotiv App میں کھیلیں
اپنی یادداشت کو چیلنج کریں! نیا این-بیک گیم Emotiv App میں کھیلیں
دماغی مشین انٹرفیس کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے SSVEP کی بے حسی فیڈبیک کے طور پر تشخیص
شئیر کریں:
شاؤ چینگ وانگ، احسان ترکیش اسفہانی، سندرراجن وی۔ یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، ریورسائیڈ
خلاصہ
دماغ-کمپیوٹر انٹرفیسز پر تحقیق بنیادی طور پر موٹر امیجری کے کاموں پر مرکوز رہی ہے جیسے کمپیوٹر اسکرین پر کرسر یا دیگر اشیاء کی حرکت شامل ہیں۔ ایسے ایپلیکیشنز میں، یہ جاننا ضروری ہوتا ہے کہ کب صارف کو کسی چیز کو منتقل کرنا ہے اور کب صارف اس کام میں فعال نہیں ہے۔ یہ مقالہ موٹر امیجری کے دوران صارف کی ذہنی حالت کی تصدیق کے لئے مستحکم ریاست بصری ابرک کی صلاحیت (SSVEP) کو ایک آراء کے طریقہ کار کے طور پر جانچتا ہے۔ یہ اشارے اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب ایک موضوع دلچسپی کی فلاشنگ اشیاء کو دیکھتا ہے۔ اس مقالے میں چار مختلف تجربات کیے گئے ہیں۔ مضامین کو دی گئی سمت میں فلاشنگ اشیاء کی حرکت کا تصور کرنے کے لئے کہا جاتا ہے۔ اگر موضوع اس کام میں مصروف ہے، تو SSVEP سگنل بصری چھترک میں قابل شناخت ہوگا اور اس طرح موٹر امیجری کام کی تصدیق کی جاتی ہے۔ تجربہ کے دوران، EEG سگنل بصری چھترک کے قریب 4 مقامات پر ریکارڈ کیا جاتا ہے۔ وزن کے اسکیم کا استعمال کرتے ہوئے، ریکارڈ کیے گئے سگنل کے بہترین مجموعہ کو منتخب کیا جاتا ہے تاکہ فلاشنگ تعدد کی موجودگی کا جائزہ لیا جا سکے۔ تجرباتی نتیجہ ظاہر کرتا ہے کہ SSVEP یہاں تک کہ پیچیدہ موٹر امیجری کے فلیکرنگ اشیاء میں بھی دریافت ہوسکتا ہے۔ 85% کی دریافت شرح حاصل کی گئی ہے جبکہ SSVEP آراء کے لئے ریفریشنگ وقت 0.5 سیکنڈ میں مقرر کیا گیا ہے۔
شاؤ چینگ وانگ، احسان ترکیش اسفہانی، سندرراجن وی۔ یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، ریورسائیڈ
خلاصہ
دماغ-کمپیوٹر انٹرفیسز پر تحقیق بنیادی طور پر موٹر امیجری کے کاموں پر مرکوز رہی ہے جیسے کمپیوٹر اسکرین پر کرسر یا دیگر اشیاء کی حرکت شامل ہیں۔ ایسے ایپلیکیشنز میں، یہ جاننا ضروری ہوتا ہے کہ کب صارف کو کسی چیز کو منتقل کرنا ہے اور کب صارف اس کام میں فعال نہیں ہے۔ یہ مقالہ موٹر امیجری کے دوران صارف کی ذہنی حالت کی تصدیق کے لئے مستحکم ریاست بصری ابرک کی صلاحیت (SSVEP) کو ایک آراء کے طریقہ کار کے طور پر جانچتا ہے۔ یہ اشارے اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب ایک موضوع دلچسپی کی فلاشنگ اشیاء کو دیکھتا ہے۔ اس مقالے میں چار مختلف تجربات کیے گئے ہیں۔ مضامین کو دی گئی سمت میں فلاشنگ اشیاء کی حرکت کا تصور کرنے کے لئے کہا جاتا ہے۔ اگر موضوع اس کام میں مصروف ہے، تو SSVEP سگنل بصری چھترک میں قابل شناخت ہوگا اور اس طرح موٹر امیجری کام کی تصدیق کی جاتی ہے۔ تجربہ کے دوران، EEG سگنل بصری چھترک کے قریب 4 مقامات پر ریکارڈ کیا جاتا ہے۔ وزن کے اسکیم کا استعمال کرتے ہوئے، ریکارڈ کیے گئے سگنل کے بہترین مجموعہ کو منتخب کیا جاتا ہے تاکہ فلاشنگ تعدد کی موجودگی کا جائزہ لیا جا سکے۔ تجرباتی نتیجہ ظاہر کرتا ہے کہ SSVEP یہاں تک کہ پیچیدہ موٹر امیجری کے فلیکرنگ اشیاء میں بھی دریافت ہوسکتا ہے۔ 85% کی دریافت شرح حاصل کی گئی ہے جبکہ SSVEP آراء کے لئے ریفریشنگ وقت 0.5 سیکنڈ میں مقرر کیا گیا ہے۔
شاؤ چینگ وانگ، احسان ترکیش اسفہانی، سندرراجن وی۔ یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، ریورسائیڈ
خلاصہ
دماغ-کمپیوٹر انٹرفیسز پر تحقیق بنیادی طور پر موٹر امیجری کے کاموں پر مرکوز رہی ہے جیسے کمپیوٹر اسکرین پر کرسر یا دیگر اشیاء کی حرکت شامل ہیں۔ ایسے ایپلیکیشنز میں، یہ جاننا ضروری ہوتا ہے کہ کب صارف کو کسی چیز کو منتقل کرنا ہے اور کب صارف اس کام میں فعال نہیں ہے۔ یہ مقالہ موٹر امیجری کے دوران صارف کی ذہنی حالت کی تصدیق کے لئے مستحکم ریاست بصری ابرک کی صلاحیت (SSVEP) کو ایک آراء کے طریقہ کار کے طور پر جانچتا ہے۔ یہ اشارے اس وقت پیدا ہوتے ہیں جب ایک موضوع دلچسپی کی فلاشنگ اشیاء کو دیکھتا ہے۔ اس مقالے میں چار مختلف تجربات کیے گئے ہیں۔ مضامین کو دی گئی سمت میں فلاشنگ اشیاء کی حرکت کا تصور کرنے کے لئے کہا جاتا ہے۔ اگر موضوع اس کام میں مصروف ہے، تو SSVEP سگنل بصری چھترک میں قابل شناخت ہوگا اور اس طرح موٹر امیجری کام کی تصدیق کی جاتی ہے۔ تجربہ کے دوران، EEG سگنل بصری چھترک کے قریب 4 مقامات پر ریکارڈ کیا جاتا ہے۔ وزن کے اسکیم کا استعمال کرتے ہوئے، ریکارڈ کیے گئے سگنل کے بہترین مجموعہ کو منتخب کیا جاتا ہے تاکہ فلاشنگ تعدد کی موجودگی کا جائزہ لیا جا سکے۔ تجرباتی نتیجہ ظاہر کرتا ہے کہ SSVEP یہاں تک کہ پیچیدہ موٹر امیجری کے فلیکرنگ اشیاء میں بھی دریافت ہوسکتا ہے۔ 85% کی دریافت شرح حاصل کی گئی ہے جبکہ SSVEP آراء کے لئے ریفریشنگ وقت 0.5 سیکنڈ میں مقرر کیا گیا ہے۔
پڑھنا جاری رکھیں