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评估深度学习睡眠分期中长程相关性的重要性
通过研究深度学习睡眠分期模型 S4Sleep (TS)，本文探讨了长程相关性对自动睡眠分期的影响，结果发现增加模型输入大小并不能显著提高性能，这对睡眠分期中的非常长程的相关性的诊断意义产生了怀疑。
PDF4 months ago
疲劳监测的脑电图
该论文综合分析了当前使用脑电图（EEG）来监测生理疲劳的现状。
PDF5 months ago
分布鲁棒性的跨主体脑电解码
本研究提出了一种基于分布鲁棒优化的动态演化数据方法，通过对一系列演化数据分布进行优化，改进了脑电图解码的鲁棒性，在不同类型的损坏脑电信号上明显优于竞争性基准模型。
PDFa year ago
面向 EEG 情感识别的时间感知混合注意力卷积及 Transformer 网络 (MACTN)
提出了一种基于分层混合模型的情感识别方法 MACTN，该模型通过卷积神经网络 (CNN) 提取局部情感特征，通过 transformer 集成稀疏的全局情感特征，并利用通道注意机制识别最相关的通道，在实验中取得超过其他现有方法的分类准确度和
PDFa year ago
MM采用电极聚类和带通分析技术的脑电数据在注视估计中的应用
本研究验证了以前出版论文的研究结果，并展示了基于脑电图的凝视估计的可行性，通过使用数据驱动方法，我们证明在模型表现略微下降的情况下，可以显著减少电极数量，从而不需要高密度昂贵的 EEG 帽就可以完成 EEG 基础的凝视追踪。我们确定了哪些电
PDFa year ago
使用卷积神经网络从 EEG 信号中检测抓取和举起
本文提出了一个从 32 通道 EEG 信号中自动检测 Grasp-and-Lift (GAL) 任务的方法，该方法结合了预处理和端到端检测步骤，消除了手工特征工程的要求，使用离散小波变换 (DWT) 的去噪滤波器、数据标准化和 CNN 模型
PDF2 years ago