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机译:基于脑电图的情绪影响下工作记忆的时空动态
College of Intelligence and Computing Tianjin Key Laboratory of Cognitive Computing and Application Tianjin University Tianjin 300350 People’s Republic of China;
School of Computer and Communication Engineering University of Science and Technology Beijing Beijing 100083 People’s Republic of China;
Department of Biomedical Engineering School of Medicine Tsinghua University Beijing 100084 People’s Republic of China;
emotion; WM capacity; source location; effective connectivity; ERP; ERSP;
机译:压力如何影响基于游戏的情况下的创造力:分析压力荷尔蒙,负面情绪和工作记忆
机译:使用脑电图检查注意力,工作记忆,情感和想象力在叙事性运输中的作用
机译:自发性面部自我触摸引起的脑电图变化可能表示情绪调节过程和工作记忆维持
机译:2向后工作记忆任务和表现期间的脑电图动态
机译:工作记忆的时空动态:基于色情的额叶前额网络活动在准备,编码和识别任务中的比较
机译:使用MEG的n-back任务揭示了多项目工作记忆的时空和频谱动力学
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:工作记忆任务中人前外侧皮层血流动力学变化的时空特征