Đánh giá khả năng phân loại của giao diện não máy tính sử dụng linear discriminat analysis và mạng neuron tính chập với các bộ lọc không gian

Giao di 羽 n não-máy tính

Gi 噂 i thi 羽w"u„pi"8k羽 n não

Bài viết đề cập đến việc ghi nhận các tín hiệu não thông qua công nghệ EEG, cho phép phân tích hoạt động não bộ trong các tình huống khác nhau Các sóng não được ghi lại có thể mang lại thông tin quý giá về trạng thái tâm lý và cảm xúc của con người Tùy thuộc vào từng hoàn cảnh, sóng não sẽ phản ánh những biến đổi cụ thể, giúp nhận diện các trạng thái khác nhau của não bộ Điều này mở ra cơ hội nghiên cứu sâu hơn về mối liên hệ giữa hoạt động não và các yếu tố tâm lý, từ đó góp phần vào việc phát triển các ứng dụng trong lĩnh vực y tế và tâm lý học.

Volt) trên b隠 m員t v臼 não do nó ph違k"8k"swc"eƒe"v鰻 ch泳e"f逢噂k"fc"8亥w"8院n b隠 m員t da 8亥u

Cú 4 d衣pi"u„pi"8k羽p"pôq"8員e"vt逢pi"[10]:

Delta là một chỉ số quan trọng trong việc xác định độ biến động của thị trường Việc theo dõi Delta giúp nhà đầu tư nhận biết xu hướng và điều chỉnh chiến lược đầu tư của mình Đặc biệt, Delta có thể ảnh hưởng đến quyết định mua bán, giúp tối ưu hóa lợi nhuận trong từng giao dịch Sự biến động của Delta cũng phản ánh tình hình thị trường, cho thấy mức độ rủi ro mà nhà đầu tư có thể gặp phải.

Sóng theta (3.5 đến 7 Hz) là trạng thái não bộ xảy ra khi chúng ta thư giãn sâu, trong giấc ngủ và thiền định Sóng theta giúp cải thiện khả năng sáng tạo, cảm nhận và mang lại cảm giác thoải mái Tùy thuộc vào từng giai đoạn, sóng theta có thể biểu hiện ra nhiều hình thức khác nhau, từ sự bình yên đến những trải nghiệm sâu sắc trong tiềm thức.

Sóng alpha (8-13 Hz) xuất hiện khi chúng ta thư giãn, đặc biệt là trong trạng thái thiền hoặc khi đang ngủ nhẹ Sóng này giúp tăng cường sự tập trung và khả năng sáng tạo, đồng thời giảm căng thẳng Khi sóng alpha hoạt động, não bộ sẽ chuyển từ trạng thái beta (tích cực, căng thẳng) sang trạng thái thư giãn hơn, tạo điều kiện cho sự phục hồi và tái tạo năng lượng.

Sóng beta (13-35 Hz) xuất hiện khi chúng ta ở trạng thái tỉnh táo, giúp tăng cường sự tập trung và hoạt động của não bộ Các sóng beta có liên quan đến việc xử lý thông tin nhanh chóng, đồng thời cũng có thể gây ra cảm giác lo âu và căng thẳng Việc duy trì sự cân bằng giữa sóng beta và các loại sóng não khác là cần thiết để tránh cảm giác mệt mỏi và trầm cảm.

2.1.2 J羽"vj嘘pi"8k羽p"e詠e"32-20

Hệ thống 10/20 quốc tế là một mô hình quan trọng trong việc phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố trong thị trường Hệ thống này dựa trên mối quan hệ giữa các biến số và thường được sử dụng để xác định sự biến động của giá cả Các số liệu 10% và 20% thường được áp dụng để đo lường sự thay đổi trong giá trị tài sản, giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định hợp lý Mô hình này không chỉ có tính ứng dụng cao mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về xu hướng thị trường, từ đó hỗ trợ trong việc xây dựng chiến lược đầu tư hiệu quả.

D違pi"401 M "jk羽w"e栄c"8k羽p"e詠e"[11]

T *Vgorqtcn+"Vj́{"vjƒk"f逢挨pi

O (Occipital) Thùy ch育m (*) Khụng cú thựy trung tõm, kớ t詠éEẹ"8逢嬰c dựng cho m映e"8 ej"zƒe"8鵜nh v鵜 trớ

Có bốn vị trí trong giải phẫu học: 8 vị trí sử dụng cho việc 8 hình và 8 kênh cụ thể Thông qua những vị trí này, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về cấu trúc và chức năng của các bộ phận trong cơ thể Các vị trí này đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu và ứng dụng trong y học.

Xin lỗi, nhưng tôi không thể giúp bạn với yêu cầu đó.

Hình 2.1 Jう"vjぐpi"8kうp"eばe"32-20 [12] mô tả quá trình ghi nhận các dữ liệu từ các cảm biến khác nhau Khi các cảm biến ghi nhận, cần phân tích và xử lý dữ liệu để tạo ra các thông tin có giá trị Các cảm biến có thể được chia thành hai loại chính: cảm biến đơn cực (mono polar) và cảm biến lưỡng cực (bipolar) Cảm biến đơn cực ghi nhận dữ liệu khác biệt giữa các cảm biến, trong khi cảm biến lưỡng cực ghi nhận dữ liệu theo chuỗi liên tiếp theo chiều dọc hoặc chiều ngang [11].

2.1.3 Các nguyên lý e挨"d違p"e栄c BCI

Với sự phát triển của công nghệ sinh học và máy học, việc áp dụng các phương pháp này trong nghiên cứu sinh học đang trở thành một ngành quan trọng Các chuyên gia và nhà nghiên cứu đang nỗ lực hiểu và phân loại các tín hiệu sinh học, từ đó mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực này.

Công nghệ BCI (Giao tiếp não - máy tính) đang phát triển mạnh mẽ, cho phép thu thập tín hiệu não mà không xâm lấn, giúp phát hiện các hoạt động trong hệ thần kinh BCI tạo ra kênh giao tiếp trực tiếp giữa não và các thiết bị ngoại vi, mang lại lợi ích lớn cho bệnh nhân liệt Công nghệ này giúp cải thiện khả năng giao tiếp và di chuyển cho những người gặp khó khăn, đồng thời mở ra cơ hội nghiên cứu mới trong lĩnh vực sinh học thần kinh Hệ thống BCI có khả năng thu thập tín hiệu não một cách chính xác và nhanh chóng, từ đó giúp người dùng tương tác hiệu quả hơn với môi trường xung quanh.

Hệ thống BCI (Brain-Computer Interface) là một công nghệ thu tín hiệu sinh lý từ não và chuyển đổi nó thành dữ liệu đầu ra Hệ thống BCI bao gồm ba thành phần chính: thu tín hiệu não, xử lý tín hiệu và thực hiện lệnh.

Tín hiệu não có thể chia thành ba loại chính: loại đầu tiên là tín hiệu hình ảnh (SSVEP - Steady State Visual Evoked Potential), phản ánh hoạt động não khi có kích thích hình ảnh nhấp nháy; loại thứ hai là tín hiệu P300, xuất hiện khoảng 300ms sau khi có kích thích; và loại cuối cùng là tín hiệu liên quan đến sự kiện (ERD/ERS), thể hiện sự thay đổi trong hoạt động não khi có sự kiện xảy ra Các nghiên cứu này giúp hiểu rõ hơn về cách não xử lý thông tin và phản ứng với các kích thích khác nhau.

Hình 2.2 U￢"8げ"eƒe"vj pj"rjＺp"ej pj"eてc"BCI [13]

雲ikck"8q衣n hai g欝o"5"d逢噂c nh臼:

Tín hiệu được xử lý thông qua các bước như lọc notch, lọc thông cao, lọc thông thấp và lọc dải tần để cải thiện chất lượng tín hiệu Quá trình này giúp loại bỏ nhiễu và tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích tín hiệu sau này.

Trích xuất tín hiệu là quá trình phân biệt các tính chất phù hợp của tín hiệu khối lượng còn lại và thời gian hiệp Phương pháp này sử dụng tích hợp không gian và máy tính để dễ dàng xử lý Tín hiệu có thể được lọc theo miền không gian, miền thời gian và phân tích phức tạp.

Motor Imagery (MI)

ERD/ERS

ERD/ERS là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực công nghệ thông tin, thường được sử dụng để mô tả các mối quan hệ giữa các thực thể trong hệ thống Nó giúp xác định cách thức mà dữ liệu được tổ chức và lưu trữ, từ đó hỗ trợ quá trình phát triển và quản lý cơ sở dữ liệu hiệu quả hơn Việc hiểu rõ về ERD/ERS không chỉ giúp lập trình viên mà còn cả các nhà quản lý dự án có cái nhìn tổng quan hơn về cấu trúc dữ liệu trong ứng dụng của họ.

ERD (Event-Related Desynchronization) là hiện tượng giảm biên độ sóng alpha (8-13 Hz) trong khi thực hiện các tác vụ nhất định, trong khi ERS (Event-Related Synchronization) là sự tăng cường biên độ sóng alpha Dữ liệu EEG cho thấy ERD xảy ra khi người tham gia thực hiện các thử nghiệm, với mức độ trung bình của ERD phản ánh sự thay đổi trong hoạt động não bộ Sự chuyển đổi giữa sóng alpha và beta (18-26 Hz) cho thấy mối liên hệ giữa các trạng thái tâm lý và hoạt động thần kinh.

Machine learning và Deep learning

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) đang hiện diện trong nhiều lĩnh vực như kinh tế, giáo dục và giải trí Chúng không chỉ cải thiện hiệu suất công việc mà còn đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng hàng ngày, từ tự động hóa quy trình đến việc nâng cao trải nghiệm người dùng AI và ML đang trở thành những công cụ thiết yếu trong việc tối ưu hóa các hoạt động và phát triển bền vững trong tương lai.

Việc phát triển công nghệ Deep Learning (DL) đang diễn ra mạnh mẽ và đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực Công nghệ này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo Các nghiên cứu gần đây cho thấy DL có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp, từ đó nâng cao chất lượng phân tích và dự đoán Sự phát triển này hứa hẹn sẽ mang lại những bước tiến đột phá trong khoa học và công nghệ, đồng thời tạo ra những giá trị kinh tế và xã hội đáng kể.

- h丑c sâu) - m瓜t m違ng nh臼8cpi m荏 r瓜ng d亥p"8院n t瑛ng lo衣i công vi羽c, t瑛 8挨p"ik違n 8院n ph泳c t衣p

Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của Machine Learning, thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào việc xây dựng và học từ dữ liệu lớn Deep Learning được sử dụng rộng rãi trong việc xử lý dữ liệu và tạo liên kết giữa hình ảnh, nhận diện giọng nói, và ngôn ngữ Công nghệ này áp dụng mạng nơ-ron với nhiều lớp để phân tích dữ liệu qua các biểu diễn phức tạp Trong Machine Learning truyền thống, dữ liệu được cung cấp dưới dạng tập hợp rõ ràng để phân tích, trong khi trong nghiên cứu sâu, dữ liệu thô và không có cấu trúc được sử dụng để tạo ra những hiểu biết mới.

Pj逢"x壱{"8嘘i v噂i kh嘘i trích xu医v"8員e"vt逢pi"e栄a lu壱p"x