Informacja

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

Wyszukujesz frazę "electroencephalography signal" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zastosowanie pomiarów elektroencefalograficznych EEG w procesie uwierzytelniania biometrycznego użytkowników
Application of electroencephalographic (EEG) measurements in biometrics-based users authenticating system process
Autorzy:
Paszkiel, S.
Kawala, A.
Zmarzły, D.
Szmechta, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158388.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
uwierzytelniania
EEG
elektroencefalografia
analiza sygnałów
authenticating
electroencephalography
signal analysis
Opis:
W niniejszym artykule opisano podstawy projektowanego systemu uwierzytelniania w oparciu o biometrię, który w przyszłości ma na celu rozbudowanie opisanej koncepcji w zastosowaniach praktycznych. EEG jako zapis neurofizjologicznej aktywności elektrycznej mózgu może znaleźć zastosowanie w szeroko pojętej biometryce. Pomimo, iż sygnał EEG jest zmienny w czasie i zależny od psychicznego i fizycznego stanu osoby badanej, możliwa jest identyfikacja osób na podstawie pomiarów sygnału EEG. Biometryczne badania na podstawie sygnałów EEG są utrudnione zarówno przez brak bezpośredniego kontaktu z mózgiem człowieka, w wyniku czego sygnał posiada bardzo niski potencjał, jak i poprzez pojawiające się w badanym sygnale artefakty, których ekstrema pokrywają się ze spektrum samej czynności mózgu, utrudniajśc ich usunięcie. EEG znajdowało do tej pory zastosowanie głównie w diagnostyce chorób, co polegało na identyfikacji pewnych wspólnych cech u osób badanych o tych samych przypadłościach. Możliwe jest, więc zastosowanie z powodzeniem sygnału EEG w celu identyfikacji osób, niezależnie od ich stanu. Prowadzone badania naukowe przy użyciu EEG mają na celu udowodnić, że elektroencefalogram może służyć do identyfikacji użytkowników w sieci. Sygnał EEG po aktywizacji podlega technikom wstępnej obróbki, z której wyliczone zostaną cechy modelu auto regresyjnego (ang. auto regressive). Uzyskane w wyniku obliczeń cechy, zostaną przekazane do klasyfikatora, który rozróżni na tej podstawie daną osobę od pozostałych.
The article describes the processing foundations of the designed biometrics-based users authenticating system, the said system to be extended and employed in practice in the future. EEG as a recording of neurophysiologic electric activity of the brain may be used in broadly understood biometrics. Despite the fact that the EEG signal varies in time and is dependent on the physical and mental condition of the testee, individuals may be identified based on measurements of the EEG signals. Biometric investigations based on the EEG signals are hindered by lack of direct contact with the human brain, resulting in the signal having a very low potential, as well as by artifacts that appear in the investigated signal itself, with their peaks overlapping the spectrum of cerebral activity, rendering their eradication difficult. To date, EEG has been employed chiefly for diagnostic purposes as a tool for identifying common features in individuals suffering from the same diseases. Thus, it is possible to employ EEG in identification of individuals irrespectively of their condition. Research carried out employing EEG aim at proving that an electroencephalogram may serve to identify users of a network. Following activation, the EEG signal undergoes preliminary processing, which allows for calculating the properties of an auto regressive model. The thus calculated properties are relayed to a classifying device, which will differentiate a given individual from any other persons.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 9 bis, 9 bis; 433-436
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
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 1-2 z 2

    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