Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: EEG signals

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wybrane aspekty zachowań osób testowanych z wykorzystaniem symulatora jazdy klasy VR

Nader Stanisław

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transport

2019

z. 125

113--125

W pracy przedstawiono wybrane wyniki badań przeprowadzonych na wyselekcjonowanej grupie osób z wykorzystaniem symulatora jazdy samochodem opartego na wykorzystaniu techniki VR. Dla ustalonego scenariusza prowadzenia badań przeprowadzono testy dla zróżnicowanej pod względem płci i wieku grupy liczącej 31 osób. W celu analizy reakcji rejestrowano zachowanie uczestników badania z wykorzystaniem kamery oraz oceniano aktywność wybranych obszarów mózgu z wykorzystaniem interfejsu BC1. Poddano analizie przebadaną populację osób pod kątem występowania analogii behawioralnych w trakcie prowadzonych badań oraz dokonano zestawień reakcji elektrycznej aktywności w postaci rejestrowanych fal mózgowych. Dodatkowo przeprowadzono badania ankietowe wśród badanych, pozwalające na stwierdzenie przydatności wykorzystanej technologii VR w aspekcie realizmu obserwowanych odczuć badanych osób.

The paper presents selected results of tests, carried out on a selected group of people using a car driving simulator based on the VR technology. For the prepared test scenario, tests were conducted for a group of 31 people, different in terms of sex and age. In order to analyze the reaction, the behavior of the participants under study using the camera was recorded, and the activity of selected areas of the brain was evaluated using the BCI interface. The analyzed population of people was analyzed for the presence of behavioral analytics during the conducted research, and the reactions of electrical activity in the form of registered brain waves were done. Additionally, questionnaire research was carried out among the respondents, allowing to determine the suitability of the VR technology used in the aspect of realism of the observed sensations and reactions of the subjects.

Classification of EEG Signals Using Adaptive Time-Frequency Distributions

Khan N. A., Ali S.

Metrology and Measurement Systems

2016

Vol. 23, nr 2

251--260

Time-Frequency (t-f) distributions are frequently employed for analysis of new-born EEG signals because of their non-stationary characteristics. Most of the existing time-frequency distributions fail to concentrate energy for a multicomponent signal having multiple directions of energy distribution in the t-f domain. In order to analyse such signals, we propose an Adaptive Directional Time-Frequency Distribution (ADTFD). The ADTFD outperforms other adaptive kernel and fixed kernel TFDs in terms of its ability to achieve high resolution for EEG seizure signals. It is also shown that the ADTFD can be used to define new time-frequency features that can lead to better classification of EEG signals, e.g. the use of the ADTFD leads to 97.5% total accuracy, which is by 2% more than the results achieved by the other methods.