EEG ERP MCI(初来乍到)

本文探讨了EEG(脑电图)分析的基本方法,并将其与计算机图像处理进行了比较。指出EEG频谱分析及复杂性下降等技术与图像处理有共通之处,暗示了大数据分析领域计算机专家的重要性。

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实验项目  第一天

明天五一,同学基本都撤退了,本想五一在实验室中把最近的计算机视觉系统完成(名字很唬人,其实就是自己做的小玩意惊讶)但是今天临时被人找去写项目申请(我肯定不是主笔,其实就是杂务而已),了解了些感知,脑电的知识

EEG(Electroencephalography)别问我这词怎么读,我也不知道,查了些文章,文章中的方法多数为:

1.EEG频谱分析

2.脑功能区域功能缺失

3.EEG复杂性下降

  第二种方法通常由临床长期观测而来,而其他两种就是属于我们学计算机要处理的事情了。做图像的基础没想到很自然的用在这个地方了,看来大数据分析都要来找计算机的人了偷笑。EEG记录的数据输出是波形的,物理中称作spectrum(不知道有没有拼错),这样对计算机的人来说事情就变得“简单”明了了。就拿计算机图像处理来说,处理图像实际上是处理”波纹“(这当然是自己的感悟)和矩阵,这两种abstract data structures只是由于我们的视角不同(一个平视,一个俯视)而造成的,如果事情真的像我想的这样的话,对EEG的分析就和图像处理是基本相同的了。

抽象的理解就先暂停在这,下午文章汇总之后,又要回到码农的角色了(现在感觉自己有点像科学家偷笑)。

to be continued...

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