Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "eeg‑biofeedback" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zmiany aktywności fal mózgowych pod wpływem treningu neurofeedback u zawodników judo
Changes in the activity of brain waves under the influence neurofeedback training of judo players
Autorzy:
Krawczyk, Magdalena
Kowalczyk, Magdalena
Żak, Marcin
Daros, Karolina
Gozdowski, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/459683.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Fundacja Pro Scientia Publica
Tematy:
Neurofeedback
judo
biofeedback
EEG
Opis:
Cel badań. Celem niniejszego badania była analiza dynamiki zmienności wartości fal Theta i Beta w grupach eksperymentalnej i kontrolnej po kolejnych sesjach biofeedback oraz określenie optymalnej liczby jednostek treningowych wystarczających do osiągnięcia celu badania, jakim była poprawa szybkości reakcji w badanej grupie zawodników judo. Metoda. W badaniu wzięło udział 12 mężczyzn – zawodników kadry narodowej Polskiego Związku Judo. Zawodnicy uczestniczyli w dwóch cyklach treningowych, każdy po 15 sesji. Czas trwania treningu wynosił 4 minuty. W pierwszej sesji treningi odbywały się co drugi dzień. Druga seria badań, która odbyła się po czterotygodniowej przerwie, charakteryzowała się tym samym czasem trwania, jednak treningi odbywały się codziennie. Komputerowy test szybkości reakcji oraz wybrane próby systemu wiedeńskiego zostały wykonane przed oraz po zakończeniu każdego cyklu treningowego. Zawodnicy wykonywali trening na podstawie protokołu beta1/theta przy użyciu oprogramowania Biograf Infiniti 6.0 oraz 5 – kanałowego urządzenia dekodującego ProComp5 z sensorem EEG. Wyniki. Szczegółowa analiza wyników pokazuje, że zastosowanie treningu biofeedback, który przyczynił się do poprawy szybkości reakcji, znacząco wpływa na dynamikę aktywności fal mózgowych. Wnioski. Trening neurofeedback u zawodników judo może prowadzić do polepszenia wyników związanych z poprawą szybkości reakcji. Konieczne są jednak dalsze badania na szerszej grupie zawodników.
Purpose of research. The aim of this study was to analyze the dynamics of the variability of the Theta and Beta waves in the experimental and control groups after successive biofeedback sessions, and to determine the optimal number of biofeedback training units to achieve the goal of the study, which was to improve the reaction speed in the experimental group. Method. 12 men, members of the national team of the Polish Judo Association took part in the study. The competitors participated in two training cycles. Each cycle consisted of 15 training sessions. The duration of the training was 4 minutes. In the first session, training was held every other day. The second series of tests, which took place after a four-week break, was characterized by the same duration, but the training was held every day. A computer test of reaction speed and selected tests of the Vienna system were carried out before and after each training cycle. The competitors performed the training based on the beta1 / theta protocol using the Biograf Infiniti 6.0 software and a 5-channel ProComp5 decoding device with an EEG sensor. Results. Analysis of the results shows that the application of biofeedback training, which contributed to the improvement of reaction speed, significantly affects the dynamics of brain wave activity. Conclusions. There has been great interest in research in delivering the importance of training the EEG-biofeedback in sport. There are many unresolved issues and inconsistent conclusions, which need to be explained. It is necessary to perform research in more cases and to determine the optimal training methodology, which will lead to the proposal of practical suggestions, taking into account individual disciplines and sports competitions.
Źródło:
Ogrody Nauk i Sztuk; 2019, 9; 388-399
2084-1426
Pojawia się w:
Ogrody Nauk i Sztuk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Biofeedback Therapy Application with EEG Signal Visualization and the Optimization of Success Factor Algorithm
Autorzy:
Kielan, Paweł
Kciuk, Marek
Piecyk, Jakub
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1844450.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
biofeedback therapy
EEG
success factor
RaspberryPI
brain waves
Opis:
In this paper the biofeedback therapy application is presented. The application is implemented in desired biofeedback system based on RaspberyPI. The EEG signal is taken using popular headset with forehead probe and ear reference one. A patient is trying to focus on desired task and should keep attention level above threshold, the threshold is given and monitor by therapist. The success factor during one therapy session should be more than about 80%, so therapist have to control the threshold. The application consists algorithm for automatic threshold correction based on interview with experienced therapist.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2020, 66, 4; 607-612
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
EEG signal analysis for monitoring concentration of operators
Autorzy:
Rykała, Łukasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27314223.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
electroencephalography
EEG
signal processing
Fourier analysis
LabVIEW
biofeedback
operator concentration
UGV
Opis:
Often, operators of machines, including unmanned ground vehicles (UGVs) or working machines, are forced to work in unfavorable conditions, such as high tem‐ peratures, continuously for a long period of time. This has a huge impact on their concentration, which usu‐ ally determines the success of many tasks entrusted to them. Electroencephalography (EEG) allows the study of the electrical activity of the brain. It allows the determination, for example, of whether the operator is able to focus on the realization of his tasks. The main goal of this article was to develop an algorithm for determining the state of brain activity by analyzing the EEG signal. For this purpose, methods of EEG sig‐ nal acquisition and processing were described, including EEG equipment and types and location of electrodes. Particular attention was paid to EEG signal acquisition, EEG signal artifacts, and disturbances, and elements of the adult’s correct EEG recording were described in detail. In order to develop the algorithm mentioned, basic types of brain waves were discussed, and exem‐ plary states of brain activity were recorded. The influ‐ ence of technical aspects on the recording of EEG sig‐ nals was also emphasized. Additionally, a block diagram was created which is the basis for the operation of the said algorithm. The LabVIEW environment was used to implement the created algorithm. The results of the research showing the operation of the developed EEG signal analyzer were also presented. Based on the results of the study, the EEG analyzer was able to accurately determine the condition of the examined person and could be used to study the concentration of machine operators.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2023, 17, 1; 30--39
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies