23、基于神经反馈训练的多动症治疗游戏研究

基于神经反馈训练的多动症治疗游戏研究

1. 神经反馈训练概述

神经反馈(NF)被研究人员鼓励用于临床治疗多动症(ADHD)。神经疗法并非用于诊断,而是识别与个人行为相关的大脑异常,并确定待治疗的脑电波范围。NF 或脑电图生物反馈是一个计算机化过程,可让个体学会控制或调节自己的大脑活动,旨在改善大脑活动的异常。

在处理多动症时,NF 训练有不同的方案。由于时间和资源有限,这里主要关注 TBR NF,即 theta/beta 训练。脑电波会根据大脑的功能状态而变化,以赫兹(Hz)计算,也就是波的频率。脑电图(EEG)的电活动可分为特定的频率波段,包括 alpha(8 - 12 Hz,人处于放松或清醒状态时发出)、beta(12 - 30 Hz,活跃或专注状态时发出)、delta(慢波,低至 4 Hz,通常在深度睡眠时出现)和 theta(4 - 8 Hz,困倦、注意力不集中状态时发出)。研究表明,许多多动症患者在静息脑电图频谱分析中,慢波(特别是 theta 波)活动比正常人更多,而 beta 波活动更少,尤其是在中央和额叶区域。

beta 频率有两种类型,较低的(12 - 15 Hz)和较高的(>15 Hz)。较高的 beta 频率与专注于任务或需要注意力的其他情况有关。theta/beta 训练的理念是通过视觉和听觉反馈诱导 beta 波段的脑电图节律(较低或较高),并抑制 theta 节律。

2. 神经反馈治疗方案
方案名称 频率范围(Hz) 作用
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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