脑电信号(Electroencephalograph,EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映,其包含了大量的生理与病理信息,并可以用许多特征量来描述其特征信号。
P300电位即受试者辨认“新异”(oddball)刺激序列中低概率的“靶刺激”时,在头皮记录到的潜伏期约为300ms的最大晚期正性波,是事件相关电位(Event-RelatedPotential,ERP)中应用最广、与认知功能关系最为密切的成分。
脑机接口(BCI)是一种不依赖于外周神经和肌肉等常规输出通道的信息交流系统。
P300是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的特定电活动,适合于脑机接口应用。
本文针对P300脑电信号的特点,即诱发电位中的P300成分通常是在新异刺激模型中对不同刺激进行辨别、分类、判断时产生的,所以采用视觉“Oddball”范式诱发事件相关电位,然后采用EGI64导脑电系统采集原始脑电信号,再用Net-Station软件对原始数据进行预处理,预处理步骤包括滤波(Filter)、数据分段(Segmentation)、人工伪迹检测(ArtifactDetection)、坏通道替换(BadChannelReplacement)、叠加平均(Averaging)、参考点转换(AverageReferencing)、基线校正(BaselineCorrection)等,最后采用功率谱分析与相关系数矩阵相结合的方法选取恰当的电极,确定少量活跃电极分布在头顶位置,活跃电极主要集中在后脑区域,为脑机接口应用产品的开发奠定理论基础。
2024/5/17 0:11:15 4.6MB 脑电信号
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模仿百度以图搜图功能/淘宝的拍立淘功能,使用的模型vgg-16,环境配置完毕可以直接使用,有问题欢迎交流。
开发环境:#windows10  #tensorflow-gpu1.8+keras  #python3.6
2024/5/16 3:56:54 3KB 以图搜图 拍立淘
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基于STM32F103C8T6的HAL库交流ADC+串口输出+I2C显示例程,4路交流小信号+4路直流采集电压,交流频率计算,串口PA9、PA10输出,RTC时钟,模拟i2c显示输出,直接可以使用
2024/5/13 15:37:31 5.08MB hal库 adc+dma 串口1输出 rtc
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上传的资源是由本人开发的基于C#的用户自定义问卷调查系统,上传了C#的部分,数据库是使用的SQLSERVER,如果需要运行请自行参考之前的博文(5月9日已更新最新的数据库设计),建立数据库(powerdesigner)。
难度不大,本代码仅供学习交流使用,如有参考或转载请注明来源
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2024/5/11 0:54:42 140KB 图纸
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在发展迅速的无线互联网时代,智能手机(平板电脑)等移动设备已逐步进入人们的生活,传统的课堂已经不能满足学生日益提高的学习要求,而网络化的在线学习系统提供大量的资源并打破时间和空间的限制,为学生和教师提供一个良好的互动平台。
移动学习作为一种新的数字化学习方式,满足了学习者随时随地学习的需求。
在市场上成熟的智能手机操作系统中,Android内核基于Linux平台,有着较快的处理速度和较好的系统性能,使用平台无关的Java语言作为其开发语言,可移植性好,可以广泛支持智能手机、平板电脑等移动设备,是移动学习软件研究和开发的首选平台。
设计并实现一个移动学习系统,授课教师通过后台管理系统以Web的形势对服务器端进行数据管理,管理课程学习资料、课程练习,与学生进行在线交流等。
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡