aoi学院

Aisaka's Blog, School of Aoi, Aisaka University

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背景

如今，睡眠障碍是一个日益严重的公共卫生问题;世界上相当大一部分人口患有严重的睡眠障碍，需要得到医疗照顾，如何分析人的睡眠活动是首先需要解决的问题。而脑电信号能够直接反映大脑活动中的电信号，天然适合作为睡眠活动分析，所以基于睡眠脑电的睡眠活动状态分析得到了越来越多的关注。

重要波形

首先，我们需要了解一些在睡眠脑电中的重要波形，这些波形是我们进行睡眠分期的重要特征。

Alpha波（Alpha Activity）

大多数成年人的alpha波频率一般在8-12Hz间，大多出现在枕区。当人放松闭眼的时候，Alpha波占主导地位。当人睁眼或者有心里活动，特别是想象的时候，脑部的Alpha波会显著减弱。

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除了临床应用外，BCI技术还已经在娱乐游戏中进行了尝试和应用。近年来，BCI技术在游戏交互中的应用变得越来越流行，并且在过去的十年中已经进行了大量的研究。尽管BCI游戏种类繁多，但将BCI用作娱乐目的仍面临许多挑战。

实际上，以前的研究主要集中在将现有BCI技术直接应用于游戏上，而忽略了游戏本质。对于大多数人来说，成熟的游戏要求其操作过程应尽可能简单，用户界面必须简单，美观，并且用户的命令需要通过游戏快速响应，游戏还应具有在游戏中正常运行的能力。不受控制的环境，因此它们可以被广泛的人们使用，而不仅仅是特定的人。现有的大多数BCI游戏都不能满足前面提到的要求。为了使BCI游戏更具人性化和用户友好性，将控制方法和游戏相结合的策略仍需要进一步改进。

根据交互方式，可将目前已有的基于EEG的BCI游戏分为两大类：（1）仅通过EEG控制游戏。（2）BCI与外部设备集成在一起以实现游戏控制。其中仅通过EEG最为输入的BCI游戏，根据控制模态，又分为很多种。图1总结了目前这类BCI游戏常用的模式，以及各种模态的占比。

图1 用于BCI游戏实现的不同模态的占比
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原题目为Emotion Recognition Using Time-frequency Analysis of EEG Signals and Machine Learning。此论文研究了一个四分类的情感分类问题，本文将会对此论文进行讲解并且最后会对此论文进行总结并提出一些相关思考。

图1：论文截图
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