10、脑电信号与高校计算实验室云整合研究

脑电信号与高校计算实验室云整合研究

1. 脑电信号在侧翼任务中的应用

在相关研究中，引入了一个系统，该系统借助人执行侧翼任务时记录的脑电图（EEG）信号，来评估其完成任务的无差错表现。研究采用了线性判别分析（LDA）这一机器学习算法，以及用于观察缓慢变化的脑动态（主要是事件相关电位ERP）的窗口均值范式。

实验选取了一对同卵双胞胎的数据进行分析，使用带有BCILAB插件的MATLAB作为分析平台。实验结果显示，第一个双胞胎的错误率为4.8%，即正确率达95.2%；第二个双胞胎错误率为11%，正确率为89%。从错误状态到非错误状态的变化也有直观呈现。实验得到的百分比数据清晰地解释了相关状态，同时也表明，即便采集的是双胞胎的EEG数据，错误率仍存在差异，这显示了将EEG作为生物识别工具用于识别个人特征的可能性，毕竟现有的指纹和人脸识别并非十分精准。

以下是实验结果的简单表格呈现：
| 双胞胎 | 错误率 | 正确率 |
| — | — | — |
| 第一个 | 4.8% | 95.2% |
| 第二个 | 11% | 89% |

未来的研究方向可以尝试使用更多的机器学习算法，比如支持向量机（SVM），它可用于分类和回归分析；或者使用二次判别分析（QDA），这是LDA的一种变体，会为每个类别估计个体协方差矩阵。还可以开展对正常人和自闭症患者错误率的研究，以及开发和实施一个类似的系统，使EEG信号能够用于控制设备。

2. 高校计算实验室与AWS云整合

在当今时代，云计算是一个热门平台，企业可通过租赁的方式获取计算、存储和其他资源，以部署业务应用。随着工业4.0的兴起，由于对计算能力和