该文提出了振幅整合脑电图用于正常年轻人睡眠脑电分期的方法。记录了13例正常年轻人约8小时睡眠脑电数据，分为训练组（6例）和测试组（7例）。计算训练组每一例的振幅整合脑电图（aEEG）；提取aEEG的上边带曲线作为其特征曲线；提取不同分期的aEEG上边带中位数和四分位距特征；将这些特征进行综合统计分析，得出aEEG在不同睡眠期的边界和波动范围的数值指标；利用此指标对训练组和测试组的脑电数据进行睡眠自动分期。测试组和训练组的分期结果与ZEO系统结果有较好的一致性，证明了aEEG的一组特征值作为睡眠分期决策指标

1、采用BCI Competition IV Dataset1公开数据集，数据说明：https://www.bbci.de/competition/iv/desc_1.html； 2、涉及脑电信号预处理、CSP特征提取、特征选择和SVM分类。

针对脑机接口(BCI)系统中存在的信息传输速率较慢和脑电信号识别正确率较低的问题，对多通道四类运动想象脑电信号进行研究．通过对4种运动想象及休息状态脑电信号进行功率谱分析，合理确定预处理滤波器的最佳滤波频段，然后使用PW-CSP，Hilbert变换及归一化处理的方法，对四类运动想象脑电信号进行特征提取，分类算法分为特征信号算术求和与阈值比较的预分类过程及包含单个支持向量机(SVM)的细分类过程，算法复杂度明显比采用多个SVM组合的多类分类算法要低，为实现算法的在线应用打下基础．仿真结果表明，该算法分类正确

让你对脑机接口硬件有个大致的认识 官方发布中文版 Ultracortex是一款可与OpenBCI系统配合使用的开源3D可打印耳机。它是记录研究级大脑活动（EEG）的工具。Ultracortex处于不断迭代中。如果您打印/组装自己的Ultracortex，我们希望能收到您的反馈。给我们发送电子邮件至contact@openbci.com或在我们上发推文（@Ultracortex＆@OpenBCI）！ 分步组装教程视频

尚硅谷周阳2018springcloud原版思维脑图 mmap 格式，是尚硅谷周阳老师的教学脑图。很多人想要SpringCloud的脑图，但是部分人却拿这个卖，5块、10块。现在共享出来，有需要的小伙伴可以下载。

局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。 (LMD method)局部均值分解算法，用于多分量信号的自适应分解，用于脑电信号处理、故障诊断等方面。 (LMD method)

内容包含了seed数据集与四份基于seed数据集的脑电情绪识别代码， 每一份代码都可以完整运行。 第一份是svm模型；第二份采用的pytorch框架，模型为svm和卷积神经网络（cnn）的混合模型。第三份是卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn）的混合模型。第四份是采用的机器学习算法，包含了五种机器学习常见的算法，例如决策树算法、朴素贝叶斯、K最近邻算法、随机森林算法等等。

MRI 的脑肿瘤检测和分割图片。 抽象的脑肿瘤是一种致命的疾病，没有 MRI 就无法自信地检测到。 在该项目中，试图通过MRI检测患者的大脑是否有肿瘤使用 MATLAB 仿真的图像。 为了为 MRI 图像的形态学操作铺平道路，首先将图像使用各向异性扩散过滤器过滤以减少连续像素。 之后调整图像大小并使用阈值图像手动转换为黑白图像。 这个初级过滤器似乎合理肿瘤存在的位置。 在这种半处理的图像上，已经进行了形态学运算，并且获得了关于可信位置的坚固性和面积的信息。 一种这两个字符的最小值已由统计确定包含肿瘤的不同 MRI 图像的平均值。 然后它被用来交付最终检测结果。 虽然这个模拟程序在大多数情况下可以给出正确的结果，但它不能当肿瘤过小或肿瘤中空时进行。 该项目的更大目标是建立一个肿瘤二维图像数据的数据库。 从特定人的不同角度拍摄的 MRI 图像并通过分析他们指出肿瘤的确切 3D 位置。 为了实现

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针对目前癫痫发作实时自动预测困难的问题，将开展以LSTM模型为基础的癫痫发作预测的研究，构建了基于LSTM的神经网络模型对癫痫发作进行预测。将采集到的癫痫脑电数据进行预处理，然后提取单导联脑电小波能量特征，结合构建的基于LSTM的模型来识别癫痫发作前期和发作间期的状态，从而实现癫痫发作的预测。与传统的SVM和MLP相比，本方法取得了98.5%的分类精度和零误警的结果。为未来开发癫痫发作预警系统提供了理论基础，在临床应用上具有较大的潜在价值。