فایل ورد کامل رابط مغز-رایانه: مسائل و راهکارهای پیش پردازش سیگنال EEG

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل رابط مغز-رایانه: مسائل و راهکارهای پیش پردازش سیگنال EEG،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۴ صفحه

چکیده

رابط مغز – رایانه (BCI) اغلب نگاشت، کمک و یا ترمیم عملکردهای شناختی یا حرکتی- حسی انسان می‌باشد. الکتروانسفالوگرام (EEG) یک روش غیرتهاجمی در شناسایی و ثبت فعالیت الکتریکی مغز می‌باشد. نویزها سیگنالهای ناخالص ثبت شد EEG هستند که از آرتیفکتهای فیزیولوژیکی و فوق فیزیولوژیکی ناشی می شوند. تکنیک‌های متعددی وجود دارد که برای دستکاری سیگنال ثبت شد EEG در مرحله پیش پردازش BCI برای دستیابی به نتایج مطلوب در مرحله یادگیری بکار می‌روند. هدف این مقاله ارائه یک بررسی اجمالی از آرتیفکتهای مختلف ثبت کننده سیگنال مغز EEG درBCI و متدولوژیهای آن برای حذف این آرتیفکتها از سیگنال با استفاده از روندهای جدید در زمینه‌های تحقیقاتی BCI می‌باشد.

– نتیجه گیری

فیلترینگ سیگنال مغز EEG، مرحله مهمی در مرحله پیش پردازش BCI برای آماده سازی یک سیگنال کارآمد برای تشخیص و طبقه بندی مراحل یادگیری است. برای انتخاب مؤثر روشها و استفاده از آنها برای مواجهه با حذف آرتیفکتهای سیگنال مغز EEG، می‌بایست در مورد سیستم BCI تصمیم گیری شود و باید تمام محدودیتهای سخت افزاری برای انتخاب روش مناسب و آسان برای فیلترینگ و پیش پردازش سیگنال مغز EEG مشخص شود. سیستم‌های BCI برای حذف چند آرتیفکت از ثبت سیگنال مغز EEG، دارای الزامات مختص به خود هستند. این مقاله قابل توجه ترین رویکرد فیلتر را برای کاربردهای مختلف BCI نشان می‌دهد. کاربردهای پزشکی که به ویژه به تشخیص آنلاین بیماریهایی مانند حمله ناگهانی صرع مربوط می‌شوند، محدودیت‌های محدودی در مورد اجرای سخت افزار دارند. در چنین موردی، یک تکنیک فیلترینگ خوب با پیاده سازی سخت افزاری مناسب و آسان مورد نیاز است. برنامه‌های نرم افزاری بازی و امنیتی که هیچ محدودیتی در مورد اجرای سخت افزار ندارند، می‌توانند از تکنیکهای قدرتمندتر فیلترینگ مثل شبکه‌های عصبی استفاده کنند.

عنوان انگلیسی:Brain Computer Interface: EEG Signal Preprocessing Issues and Solutions~~en~~

Abstract

Brain Computer Interface (BCI) is often directed at mapping, assisting, or repairing human cognitive or sensory-motor functions. Electroencephalogram (EEG) is a non-invasive method of acquisition brain electrical activities. Noises are impure the EEG recorded signal due to the physiologic and extra-physiologic artifacts. There are several techniques are intended to manipulate the EEG recorded signal during the BCI preprocessing stage of to achieve preferable results at the learning stage. This paper aims to present an overview on BCI different EEG brain signal recording artifacts and the methodologies to remove these artifacts from the signal focusing on different novel trends at BCI research areas.

– CONCLUSION

EEG brain signal filtering is a significant step at BCI preprocessing stage to prepare an efficient signal for detection and classification learning stages. In order to effectively choose and use methods for dealing with artifact removal of EEG brain signal, the BCI application should be decided and all the hardware constraints should be determined to manipulate to select the convenient technique for EEG brain signal filtering and preprocessing. The BCI applications have specific needs for several artifact removals from EEG brain signal recording. This paper show the most remarkable filter approaches for different BCI applications. The medical applications especially that are related to on-line disease detection such as epilepsy seizure have limited restrictions on the hardware implementation. In such case a good filtering technique with light-weight hardware implementation is needed. The game application and security applications that have no limits on the hardware implementation can use more powerful filtering techniques such as neural networks.

$$en!!