便携设备上的EEGα节律检测

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Giordano B.S.Seco, Günther J.L.Gerhardt, Alex A.Biazotti, André L.Molan, Suzana V.Schönwald, José L.Rybarczyk-Filho

亮点

  • 我们使用EMOTIV EPOC+ 14通道 EEG 头戴设备分析了α节律。

  • 我们比较了两种信号分析技术 - MP 和 FFT。

  • 在α节律研究中可以使用EMOTIV EPOC+ 和 MP。

摘要

便携式 EEG 设备具有成为高效计算机接口的巨大潜力。然而,必要的一步是准确描述 EEG 信号,以量化大脑节律。本研究探讨了两种信号分析技术,即匹配追踪(MP)和快速傅里叶变换(FFT),用于通过检测从七个头皮区域获得的 EEG α活动来区分两种状态,眼睛睁开(EO)和眼睛闭合(EC),使用便携式 EEG 设备。受试者为十名健康男性志愿者。MP 结果一般再现了 FFT 分析的结果,所有方法在枕部区域表现良好。然而,对于 MP 原子的数量,状态区分更好,而 MP 原子的数量是唯一在所有研究位置上达到统计显著性的变量。在进行 EEG α节律的 EO 与 EC 状态区分时,计算 MP 原子数量可能是有用的,特别是在需要额外的枕外采集时。

完整论文在这里

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  • 我们使用EMOTIV EPOC+ 14通道 EEG 头戴设备分析了α节律。

  • 我们比较了两种信号分析技术 - MP 和 FFT。

  • 在α节律研究中可以使用EMOTIV EPOC+ 和 MP。

摘要

便携式 EEG 设备具有成为高效计算机接口的巨大潜力。然而,必要的一步是准确描述 EEG 信号,以量化大脑节律。本研究探讨了两种信号分析技术,即匹配追踪(MP)和快速傅里叶变换(FFT),用于通过检测从七个头皮区域获得的 EEG α活动来区分两种状态,眼睛睁开(EO)和眼睛闭合(EC),使用便携式 EEG 设备。受试者为十名健康男性志愿者。MP 结果一般再现了 FFT 分析的结果,所有方法在枕部区域表现良好。然而,对于 MP 原子的数量,状态区分更好,而 MP 原子的数量是唯一在所有研究位置上达到统计显著性的变量。在进行 EEG α节律的 EO 与 EC 状态区分时,计算 MP 原子数量可能是有用的,特别是在需要额外的枕外采集时。

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翻译说明:本网站的非英文版本是为了方便您而使用人工智能进行了翻译。尽管我们努力追求准确性,自动翻译可能包含错误或与原文有所不同的细微差别。有关最准确的信息,请参考本网站的英文版本。

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