运动想象脑电信号的分类正确率直接影响到 BCI 系统的应用价值.为了提高分类正确率,通过对脑电信号的特征提取和分类识别方法的研究,根据运动想象过程中的 ERD/ERS现象,提出利用独立分量分析法对采集到的多导联运动想象脑电信号进行盲源分离,获取与想象任务相关的ICA滤波器,将其作用到预处理后的观测信号上,得到与想象任务相关的脑电成分,再以支持向量机为分类器来实现对三类运动想象任务的脑电信号进行分类识别的方法,并对三位受试者的脑电数据进行了分类实验,实验结果验证了该方法的有效性.

介绍一种基于独立分量分析(ICA)空间滤波结合功率谱密度(PSD)曲线分析法用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步／同步(ERD／ER引信号的方法。其检测流程为：先对想象动作诱发的脑电(EEG)信号进行ICA分解得到独立分量与相应的解混矩阵,再按特征频段取其主要分量得到滤波后数据,然后采用短时傅里叶变换计算相关导联EEG信号在特征时段与频段的PSD曲线,引入ERD／ERS系数作为量化指标以进行想象动作的识别。计算结果表明,上述方法能够显著增强运动想象脑电信号的ERD/ERS特征信息,且通过实际分类验证

在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征提取,采用了一种优化的基于小波包的ICA(独立成分分析)法,用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步/同步(EventRelatedDesynchronizationorEventRelatedSynchronizationERD/ERS)信号。利用小波包对脑电信号进行分解去除不同脑电信号之间的统计相关性,抽取包含ERD/ERS现象的特征频带,对每个特征频带分别进行ICA分解,获取与ERD/ERS现象相关的μ节律和β节律。最后引入ERD/ERS系数作为量化指标

葛兰素史克GSK-201409-ERS Investor & Analyst Event-slides.pdf

Mozilla Firefox，中文俗称“火狐”（正式缩写为Fx或fx，非正式缩写为MF），是一个自由及开放源代码的网页浏览器，使用Gecko排版引擎，支持多种操作系统，如Windows、Mac OS X及GNU/Linux等。该浏览器提供了两种版本，普通版和ESR（Extended Support Release，延长支持）版，ESR版本是 Mozilla 专门为那些无法或不愿每隔几周就升级一次的企业打造。Firefox ESR 版的升级周期为 12 个月，而普通 Firefox 的升级周期为 4 周。

运动想象ERD/ERS图绘制

ers_4852（.DM1文件查看工具）；这个安装后破解即可使用，比较方便；不过破解工具容易被360当成病毒

ESR雷达尺寸图.zip

紧急响应系统（ERS）可以帮助市政当局或政府提高其应对紧急和严重事件的能力。 ERS的响应能力和有效性在很大程度上取决于其数据采集和处理系统，该系统是随信息技术（IT）演变而来的。 随着传感器网络和云计算的飞速发展，新兴的物联网（IoT）在ERS中的作用越来越大。 传感器，公共服务和专家的网络可以相互交互，并基于实时数据对紧急情况做出科学决策。 在ERS中需要进行群体决策时，一个关键的挑战是充分了解海量和多样化的数据，并在高层的基础上达成共识。压力和严格的时间限制。 由于无组织的数据的性质和系统的复杂性，ERS取决于来自不同领域的专家的理解和判断。 在对紧急情况做出适当的决定之前，要评估对收集到的数据和应对计划达成的共识是具有挑战性的。 在本文中，将紧急情况下的群体决策制定为多属性群体决策（MAGDM）问题，对专家之间的共识进行建模，并提出了一种新的方法，可以在决策过程中以最大化的共识达成对应急计划的理解。 在实现过程中，所建议的方法与计算机程序集成在一起，并作为服务封装在服务器上。 新方法的目标是（i）增强对突发事件情景和响应计划的全面

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