electroencephalogram signals | BriefGPT

关键词electroencephalogram signals

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脑机接口深度表示学习技术评述及建议
综述了 81 篇应用深度表示学习技术进行 BCI 解码的文章，发现自编码器是最常用的深度表示学习技术，同时呼吁为 EEG 信号解码专门设计基础模型，并建立专门的基准和数据集来促进其发展和持续改进。
PDF2 months ago
基于 Inception 和双向扰动模型的鲁棒脑电情绪识别
我们提出了一个 Inception 特征生成器和双向扰动（INC-TSP）方法，以增强脑 - 机接口中的情绪识别，通过集成 Inception 模块进行脑电数据分析，并利用双向扰动（TSP）作为抵御输入扰动的防御机制，解决在输入不确定性存在
PDF2 months ago
通过小波和图论度量从脑电图信号中检测癫痫发作
使用最大重叠离散小波变换分析脑电图信号，结合简单统计参数和图论指标进行癫痫检测，达到较其他方法更优的召回率和灵敏度表现。
PDF7 months ago
通过领域专用归一化提高嗜睡状态分类的泛化能力
通过研究发展的通用框架和个体领域推理技术，实现驾驶员疲劳状态的准确分类并消除脑机接口校准的需求。
PDF8 months ago
探索将 XAI 方法应用于基于 EEG 的系统
本文探讨了基于可解释 AI 方法对 EEG 信号进行特征提取，以解决数据集漂移问题，对情感识别表现进行实验分析，结果表明该方法使得模型可更好地泛化。
PDF2 years ago