目前，临床上对抑郁症的诊断主要基于临床医生对患者的问卷量表调查，但是这种方法有一定的主观性。因此，研究者试图运用多种神经成像技术如EEG、MRI、MEG、PET等来实现对抑郁症的客观评价和诊断。...近些年来，随着机器学习的兴起，机器学习结合抑郁症的EEG信号特征用于抑郁症的分类研究越来越受到研究者的青睐。...首先，对EEG信号进行1-40Hz的带通滤波；其次，肌电和眼电等噪声用TrimOutlier插件去除；第三，插补坏道；第四，采用REST方法对EEG信号进行重参考；第五，EEG中包含高频噪声成分的数据点使用...从图2可以看出，当采用SVM分类器，从全频段的PLI功能连接中选择Kendall’s tau相关系数最大的249个特征进行分类时，可以获得最高的分类准确度，即92.73%（AUC=0.98，P的功能连接 上述的结果表明，当采用SVM分类器，从全频段的PLI功能连接中选择Kendall’s tau相关系数最大的249个特征进行分类时，可以获得最高的分类准确度。
具体来说，本方案通过改变触觉振动的频率、强弱和方向并将不同振动模式嵌入到相应的情感诱发电影片段中，最终利用堆叠集成学习框架完成对触觉情感脑电的识别。...图4 触觉脑电实验流程 四、 预处理 EEGLAB工具箱被用来对EEG信号进行预处理。采样频率降至200Hz，使用TP9和TP10对信号进行重参考，4-50Hz的带通滤波以及50Hz陷波滤波。...使用独立成分分析消除眼电和肌电伪迹，同时将EEG信号分为四个频段（θ：4–8 Hz；α：8–14 Hz；β：14–32 Hz；and γ：32–50 Hz）。...表2 四种特征在不同频段下的分类结果 为了研究不同领域的特征对触觉状态的情感分类的影响，我们融合了上述四个特征，并使用堆叠集合学习框架对基于触觉的EEG情感特征进行分类。...表3显示了通过堆叠集合学习框架对不同特征的平均分类精度。实验结果表明，单频段和全频段的融合特征的分类性能优于其他单一特征。
大数据文摘授权转载自机器人大讲堂 众所周知，人类的双手在人们认识世界和改造世界的过程中起到了不可替代的作用，人们用手进行工作、运动、学习和生活，人们也用手进行情感上的表达与互动。...为了克服这个问题，日本电气通信大学研究人员针对于肌电假肢提出了一种训练学习模型来预测患者关节运动，该模型通过采用不同的传感器（肌电、触觉、被抓物体等），可以获取各类输出信号，从而实现对肌电假肢的闭环控制...研究人员提出的计算学习控制方法如下所示： 研究团队提出的计算学习控制方法 具体而言，这个方法包含了学习过程和控制过程，学习过程是通过训练肌电假肢手重复执行抓取任务，并通过进化计算优化机器人手控制器的参数...研究人员基于这种控制方法开展了实验，其结果如下所示: 抓取球体和立方体时的手指关节角度 无师自通的肌电手——无需训练即可拿捏物体 同时，研究团队使用了具有长方体和球体来对假肢进行学习训练，相比于传统的控制方法...相信在未来的工作中，基于设计学科增强多学科间的交流，对假肢的适配进程的改进，可以帮助截肢患者以更灵巧的方式使用假肢，获得更加出色的控制能力，也会是假肢适配过程中发展的必然趋势。
有几种方法可以用来对生物机器人应用中的脑电-肌电混合控制方法进行分类，如特定的应用/设备（如假肢、外骨骼、轮椅）或输入处理方法。...基于肌电图和脑电图的分类器输出，在第一种方法中，使用等平衡的融合权值来组合肌电和脑电分类器的输出；在第二种方法中，对贝叶斯融合方法进行了测试。...对单独使用的EMG和EEG分类器的有效性进行了测试，并根据不同的肌肉疲劳程度考虑了EMG和EMG融合的四个条件。...通常情况下，利用肌电信号来判断或验证感知辅助功能，并根据每项任务对动力辅助外骨骼机器人进行教学。然而，在某些情况下，肌电信号变化不足以做出这种判断。...手肘以上截肢者控制假肢的脑电图和肌电信号的同步处理可以表示为下图所示。 该方法利用人工神经网络根据脑电信号对前臂运动进行解码，并采用带有模糊神经修正器的肌电控制器来产生人工手臂的肘关节运动。
，我的板子没有眼泪珠子处理 对芯片也没有什么pcb布局上面的处理 有人推荐这个 AD8232单导联心电模块，直接搞过~ AD8232是一款用于ECG及其他生物电测量应用的集成信号调理模块。...AD8232采用一个无使用约束运算放大器来创建一个三极点低通滤波器，消除了额外的噪声。用户可以通过选择滤波器的截止频率来满足不同类型应用的需要。 阿哲，好像是蛮适合肌电处理的那就用这个吧。...“智能臂环”如何进行深度学习？ 据《中国青年报》报道，团队在建立了手势动作的数据库之后，搭建了一个7层BP神经网络对数据速度进行训练。...在检测到可能由特定肌肉或肌群产生的电信号后，可以将数据与潜在手势和相关动作的数据库进行比较，从而通知Apple Watch执行一个动作。...肌电传感器的好处包括，它可以与其他传感器协同使用，如加速度计等，可以作为第二种意见，判断执行了什么手势。
生物信号作为人体最直接、最早可量测的信号，可以有效弥补周围环境作为信号源的不可控性和行为信号产生的延迟，如果能够利用人机交互技术处理生物信号检测驾驶员的行为意图或者状态，就能实现生物信号直接对车辆的控制或者驾驶员状态的提示...融合策略包括数据层面融合、特征层面融合、分类器层面融合、以及决策层面融合（见图2），TABLE Ⅲ呈现混合脑机接口在驾驶员状态检测上的应用。...：尽管研究中采用了多种方法，但EEG信号中的伪迹（如眼动和肌电伪迹）仍难以完全消除；3）特征选择和分类器设计：当前研究中使用的线性和非线性分类器未能满足预期要求，缺乏融合时域、频域和空间域信息的特征，以及能够处理线性和非线性情况的分类器...：提高采集设备的性能，选择更有用的预处理方法，以及结合线性和非线性分类器，以提高系统的性能和鲁棒性；3）考虑个体差异：未来研究应进一步探索个体差异和适应性，以及不同驾驶状态或行为水平对系统性能的影响；4...现聚焦于脑机接口、人机交互、智能人机系统、神经科学的研究，实现了基于脑电与肌电信号的驾驶员刹车意图智能辅助系统的构建。
生物信号也可以控制机器人——生肌电控制技术 利用人类上肢表面肌电信号来控制机器臂的技术，可以增强人机交互的自然性和主动性，在远程控制、医疗康复等领域有着较为广阔的应用。...由于受对肌电信号的解码能力所限，肌电假肢所能控制的自由度也是很有限的，大都仍然是单自由度，通过上臂肌肉的收/缩来控制。...机器人之间可互联——机器人云服务技术 机器人本身作为执行终端，通过云端进行存储与计算，即时响应需求和实现功能，有效实现数据互通和知识共享，为用户提供无限扩展、按需使用的新型机器人服务方式。...RoboEarth是专门为机器人服务的一个网站，是一个巨大的网络数据库系统，机器人在这里可以分享信息、互相学习彼此的行为与环境。...面对人类生活环境的多样性，机器人能否自我学习，如今快速发展的传感器技术可以让研究者们收集大量的传感器信息，数据挖掘工具也能够提取更有效的模型，强大的互联网技术（如云计算）可以让开发者获取比机器自我学习更多的信息
使用Sidorov等人所述的方法对所有数据进行了预处理。使用相同的方法对NT和AS脑电图进行并行预处理，以限制在两个站点记录对数据造成的影响。...然后使用Fisher逆函数对这些平均分数进行逆变换，以获得每个电极对每个频段一个相干值的z分数。...高频伪迹的识别和去除 作者在没有关于特定频段内相干的预设的前提下进行了相干分析，并且发现，患有AS的儿童在γ波段的远程相干的确有增强（见图3）。然而在此频段下肌电会干扰γ波相干的精确分析。...因此，除了在数据预处理的初始阶段手动去除伪迹外，作者还进行了事后分析以识别睡眠EEG数据中难以视觉识别的低振幅EMG(肌电)伪迹。...今后在进行相关研究中可以考虑进行整晚睡眠脑电的采集以增加结果的可信度。
脑机接口 (BCI) 作为大脑和周边环境之间的直接通信途径，能够通过学习控制帮助运动障碍患者恢复运动功能，其中基于BCI的长期运动训练会使大脑和肌肉之间的功能耦合会发生什么变化一直是人们感兴趣的问题。...图1 实验设计；在实验过程中，受试舒适地坐在距离24英寸LCD屏幕约75~90厘米的椅子上，采用64通道脑电帽采集15个通道的EEG信号，在手臂放置电极采集EMG信号。...图3 图4 左侧和右侧手运动想象任务(LH-MI、RH-MI)典型频段绝对ERD功率空间拓扑图，可以看出，在空间拓扑功率方面，ERD功率的绝对分布表现出明显的横向现象，且感觉运动皮层区域的差异更明显，...该研究揭示了训练时间对训练效果的重要性，设计了一种多感觉通路诱导的神经反馈训练方法，可以有效提高MI模式水平和分类精度，更重要的，该实验还揭示了多种生理信号的变化以及多特征信息(EEG-EMG)的耦合机制...，基于该机制，建立了一个具有综合训练/评估功能的“脑-机-肌-脑”运动康复系统，未来该系统应用于患者将更具有临床说服力，另外，对高级心理认知、运动学习和记忆相关BCI系统也有相当的参考价值。
在该项研究中，有20名被试进行基于中文手语的运动执行和运动想象的任务。采用7种分类器对手语脑电图的选定特征进行分类。使用L1正则化从均值、功率谱密度、样本熵和脑网络连接中学习和选择包含更多信息的特征。...在分类过程中，利用在训练阶段选择的特征来学习模型，以预测测试集的类别。...7 研究结果 不同频带中手语执行分类结果 使用SVM、LDA、LSTM、EEGNet、DGCN、SNN和DMNN，7分类器来学习手语执行的特征。...在7种分类模型中，DGCN模型的分类准确率最高。 表二：手语运动想象的二分类算法准确度 研究人员使用类似运动执行手语的步骤对运动想象手语脑电图进行了分析，结果如图7所示。...基于在本文的研究中，研究人员使用四种手语词：“你”、“我”、“今天”、“明天”来对上肢进行解码。在实验过程中，研究人员使用SNN分类器对收集到的手语样本数据进行分类，并达到了89.90%的分类准确率。
其中，生物电噪声主要包含心电、肌电和眼电等；环境噪声主要包含工频干扰、电子噪声以及电极接触不良引起的噪声等，我们可以通过滤波器、独立成分分析（ICA）等方式进行预处理。...小波变换 工程中能够通过Fourier 变换将传感器采集的数据转化到频域，进而获取隐含的数据价值。该方法广泛应用于信号滤波、图像增强以及音视频处理等领域。...调研发现，脑电信号一般采用小波分析来提取信号特征，具体的数学原理为：假定 s ( t ) 是一个变量为时间 t 的连续函数，那么他的小波变换就可以表达为： Ws(a,b)={{\left| a \right...调研相关资料发现，小波函数主要有 Haar 小波、Morlet 小波、Daubechies（DB）小波等，使用过程中需要依据应用场景进行动态调整。...由于信号的有信息主要集中在低频段部分，故分解层数不能过低，但随着分解层数增加的同吋分解过程中的计算量和复杂程度也大大增加。
人体在肌肉收缩或拉伸时会伴随产生生物电信号，这一信号可以精确地反映肌肉的活动状态和疲劳状态，通过对肌电信号的采集和识别，可将肌肉的活动量转化成实际可见的数据指标。...当我们将表面肌电传感器附在皮肤表面时，就可以收集到肌电的信号媒介，从而探知到人体的行为感知了。 ?...目前，比奇创新专注于感知交互领域的技术研发，主要面对行业提供表面肌电传感器和相关方案，已经推出了的产品有： DTing NW教育机器人手势识别套件——通过对人体手臂动作时产生的肌电信号实时进行采集和识别...DTing SH表面肌电监测仪——通过对动作产生的肌电数据进行可视监测，记录、储存、分析数据从而达到肌肉动作是否标准等。 ? 此外，比奇创新也提供独立的肌电传感器和定制化的技术方案。 ?...对此，李玮琛告诉我们，传统的机器视觉识别需要在识别空间内部署摄像头，并且需要配以高性能的运算平台来完成运算，不仅成本过高，且使用起来也很不方便。
康复机器人是非常重要的康复方式，目前多通过硬件来控制：如机械按钮、操纵杆、平板电脑等。硬件控制的优点是稳定明确，但患者接受的是被动运动。...但是植入电极在运动皮质位置的选择和固定，以及植入过程的有创操作，还有医学伦理等问题，使这种方式尚不能在人体验证使用。 目前成熟的方式是：通过一个布满电极的帽子，在颅骨外、头皮外进行脑电信号的采集。...此技术结合康复机器人对上下肢康复、假肢辅具等都有应用。高密度表面肌电的识别更具价值。 三、力传感器意图识别 力传感器意图识别分为力矩传感器和压电传感器。...目前有些康复机器人正是采用了这样的方式。 以上就是为了增加康复机器人的有效性和辅助性，采用的三种运动意图识别的方式。脑电意图识别多用于康复早中期，也就是常说的“脑机接口”，后期使用效果也不错。...意图信号的处理识别，随着机器学习算法的应用，也已经到了新的发展阶段，另外通过肌肉型态学，通过综合行为特征等，进行数据学习识别亦在规划中。
麻醉维持过程中，通过马尔可夫链分析对连接状态的时间动力学进行表征，并对状态转换概率进行了量化。...4）通过肉眼进一步检查信号波形和频谱图，并使用EEGLAB进行独立成分分析以去除心脏伪影、眼动、肌电和其他伪影。...由于不好或不完整的脑电数据（n=5）或MAC数据不足（n=3），排除了53名被试中的8名。所以只选择45名被试的9段脑电数据并其对进行预处理。...对于从状态 i到状态 j的转移（ i，j =1，2，…， N c+1），通过计算该对状态转移的次数和所有被试的所有的状态转移（包括状态停留次数）总数的比值来估算转移概率，这样获得的矩阵可以表示每对连接状态的转移概率...此外，研究者将替代数据的概率原始转移概率进行了比较（替代数据是指前面所提到的去除停留状态后对状态时间序列进行随机改组而生成的数据）。
以基于P300电位的脑机接口拼写系统为例，传统方法需要先对脑电信号进行滤波、去噪等预处理，然后提取P300电位的特征（如波幅、潜伏期等），最后使用分类器（如支持向量机SVM）进行字符识别。...除了脑电信号外，还可以结合其他生理信号（如肌电信号、眼动信号等）以及环境信息（如视觉图像、声音等）来更全面地理解用户意图。...深度学习算法具有强大的处理多模态数据的能力，可以将不同模态的数据进行融合，挖掘出更丰富的信息。...可以将脑电信号和肌电信号同时输入到一个基于深度学习的多模态融合模型中，模型通过不同的分支分别对脑电信号和肌电信号进行特征提取，然后将提取到的特征进行融合，用于后续的分析和决策。...通过深度学习模型对患者的脑电信号进行分析和处理，能够准确识别患者的运动意图，并将其转化为控制假肢或外骨骼机器人的指令，使瘫痪患者能够实现自主运动。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 有研究表明，更大的脑电α功率(8-13Hz)是更有创造力的个人和任务的特征。本研究调查了机器学习对不同大脑状态的创造性高低进行分类的潜力。...本研究假设，对于非常规用途，α功率会更大，机器学习(ML)方法将能够从这两种情况中获得可靠的分类数据。此外，还预计ML会成功地对个体的创造性高低进行分类。...据预测，ML的使用将能够可靠地对多波段脑电数据进行分类。除了各种ML参数的操纵之外，还出于减轻计算压力的目的，探索了基于先验的通道选择。...使用EEGLAB进行统计比较。 2.7 机器学习分析 为了找到最佳的分类精度，系统地测试了头皮上不同数量和不同位置的通道组合。其中包括全头皮组合(全部32个皮层通道)和单独的P4。...最后，观察到对原始数据进行分类所产生的准确率基本上等同于使用经过处理的数据所获得的准确率，这突显了在不需要超高性能设备的情况下成功地实时对EEG数据进行分类的可能性。
这激起了Yap的好奇心，「为什么蜘蛛死后会蜷成一团？」 经过一番调研，答案也浮出水面： 蜘蛛是没有对抗肌对，就像人类上臂肌肉，比如肱二头肌和肱三头肌，而它们只有屈肌。...比如，让其挑选放置物体，做重复性任务，小范围内对物体进行分类和移动，甚至还可以进行微电子组装等类似的任务。 就比如能操作电路板，关闭LED灯。...为了严谨其间，他们不仅会在每个鼻孔中数清有多少根鼻毛，还会使用卷尺来仔细测量上鼻孔、鼻侧孔和下鼻孔处的鼻毛距离。...也就是说，这款马桶还会内置一个摄像头，来拍摄我们菊花的照片。当然，这些私密数据都会存储在加密的云服务器中，我们不用担心外泄。...研究人员对食物做了同样的事情，插入正极和负极，并使用筷子代替吸管。 显然，感知这种电味的能力取决于电压，因此研究人员还添加了电压调节功能。
图2 基于EEG的闭环脑机接口系统架构 下面我们对每个部分分别介绍一下： 信号采集：通过脑电帽进行。传统的脑电帽使用湿电极，佩戴不太方便和舒适。...现在越来越多的脑电帽使用干电极，佩戴更加方便，但是一般信号质量比湿电极稍差。 信号处理：因为EEG信号幅值很小，并且容易受到肌电、眼电、心电、交流电工频干扰等的影响，必须通过信号处理提高其信噪比。...常用的特征包括时域、频域、时频域、黎曼空间、topoplots等。 分类回归：使用机器学习算法从EEG特征中解码其含义。常用的方法有线性判别分析 (LDA)、支持向量机 (SVM)等。...迁移学习是目前脑机接口中减少校准的最重要的方法，也是本文的主题。其主要思想是通过相似或相关的其它用户、设备或任务的数据来帮助当前用户、设备或任务进行校准。...虽然文献中已经有很多迁移学习方法，但是大部分都只是针对信号处理、特征工程、分类回归3个组件中的1个进行考虑的，特别是分类回归部分。个别文献考虑了其中的2个组件。
先预警一下，机器人其实是在模仿人类的手，不是脚……毕竟，对机器人来说，手和脚都一样嘛。 具体来说是这样的，机器人和人类面对面，秉着“你做啥我就做啥”的原则，人类动一下，机器人动一下。 ?...此外，这项研究还利用了即插即用神经网络分类器，可以随时检测向上或向下手势，以提供更精细的控制。 借用这套系统，还可以让机器人完成比踢瓶盖复杂的多的任务，比如拾取和组装模拟飞机部件。...研究人员还找了一些路人来参与测试，在测试中，路人们能通过活动自己的手臂来控制机器人，控制误差大约在几英寸范围内，也就是几厘米到十几厘米的范围内。...此外，还可以靠手势控制，控制准确率大概在70%左右，如果觉得不准的话，还可以带上脑电帽，靠脑波来纠正机器人的错误。 ? 将来能盖房？...在目前的系统中，主要还是针对肱二头肌和肱三头肌的信号，未来，研究团队还准备增加更多不同传感器，完成更丰富的任务。
在这种情况下，连接的设备和传感器成为后端机器学习和AI解决方案的重要推动者，而后端机器学习和AI解决方案严重依赖数据的可用性和可靠性来履行其对智能数据分析的承诺。...随着越来越多的无线协议将其用于远距离大规模物联网部署，具有更多区域划分的免许可证Sub-GHz频段正在迅速赶上。同时，我相信跨系统干扰的挑战将会越来越大。...网关的片上解决方案可以管理不同2.4GHz技术的共存，以减轻性能下降和数据丢失的风险。例如，在使用Wi-Fi时关闭Zigbee，或者延迟Wi-Fi传输以提高蓝牙消息的可靠性。...在诸如LPWAN之类的非同步网络中，需要物理层上的高级技术来提高频谱效率并增强抵抗来自其他系统的干扰的鲁棒性。...从用户的角度来看，基于SDR的技术在定制方面具有很大的优势。通过在网关/基站上进行软件升级，可以轻松地在现有和将来的现成IT硬件上实施修改或改进无线系统功能。
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