contaminated and non-stationary neu

contaminated and non-stationary neural signals produced by the human brain. There are a number of brain signal features that can be used in BCls. For example, P300 as used in studies such as [11][12] presents visual stimuli to the participant using flashing imagery. The P300 potential is a positive deflection seen in ongoing EEG signal with a latency of 250ms to 500ms post stimulus. The P300 stimulus is often elicited using the oddball paradigm which presents sequences of repetitive visual stimuli to the BCI user and by randomly presenting a divergent stimulus among the repetitive stimulus to the user, a P300 potential can be elicited. Although high accuracies (>90%) can be achieved with its use and low requirement for user training, the inherent nature of flashing imagery can cause some visual fatigue for users of P300 VEPs. Steady State Visual Evoked Potentials (SSVEP) as used in [13][14] also makes use of flashing imagery to evoke visual potentials which are readable from the EEG. SSVEP works by presenting images to the user which flash at different but fixed frequencies. It is the frequency of the individual flashing items which produces recognisable properties in the ongoing EEG signal. SSVEP also provides high system accuracies (>90%) and can be used without training but SSVEP can also cause visual fatigue to the user, so its use for video games may not be fully justified in an already visually rich environment. mY EP uses moving imagery to elicit a response from the dorsal pathway of the brain [15][16] which provides a more visually pleasing and less fatiguing method of producing stimuli than other VEPs such as P300 and SSVEP. An mVEP response is composed of three main peaks post stimulus namely the PI 00 a positive peak observed lOOms after stimulus, the N200 negative going peak 200ms following stimulus presentation and the P300 positive going peak observed in the ongoing EEG signal around 240ms post stimulus. The brief motion of visual stimuli generates neural activations in the Medial Superior Temporal (MST) area of the brain which forms part of the cerebral cortex in the dorsal stream. The detection of motion takes place primarily in the Middle Temporal (MT) area of the brain. In a previous study [17] we investigated how mY EP classification accuracy was affected by increasing visual complexity using a rudimentary 3D based game presentation that did not utilise high fidelity graphics. In this study however, we have used commercially available video games that cover five different generations of game consoles. The games chosen represent the state of the art of each games
respective hardware technologies and era of graphical technology. Each of the games used were chosen according to their graphical maturity and gradually increased in graphic complexity. Also, the games presented cover a range of genres such as arcade, 2D platform, 3D platform, racing simulation and first person shooter to ensure adequate coverage of gameplay mechanics and dynamics [18][19]. Section 2 provides details on the methodology for the study. Section 3 is the data analysis section. Section 4 presents the results of the study. Section 5 provides a discussion and section 6 concludes the paper.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปนเปื้อน และสัญญาณประสาทเคลื่อนไหวผลิต โดยสมองมนุษย์ มีจำนวนของคุณสมบัติสัญญาณสมองที่สามารถใช้ใน BCls เช่น P300 ที่ใช้ในการศึกษาเช่น [11] [12] แสดงภาพสิ่งเร้าผู้เรียนที่ใช้ภาพกะพริบ ศักยภาพ P300 มีโก่งบวกที่เห็นสัญญาณ eeg ตามเวลาจริงต่อเนื่องกับเวลาแฝงที่กระตุ้นโพสต์ 250ms 500ms มัก elicited กระตุ้น P300 ใช้กระบวนทัศน์ oddball ซึ่งแสดงลำดับของสิ่งเร้าภาพซ้ำกับผู้ใช้บริการทาง และ โดยสุ่มนำเสนอ มาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจที่แตกต่างระหว่างกระตุ้นซ้ำให้กับผู้ใช้ P300 ที่มีศักยภาพสามารถ elicited แม้ว่า accuracies สูง (> 90%) จะได้ มีการใช้งานและความต้องการต่ำสุดสำหรับผู้ฝึกอบรม กะพริบภาพของธรรมชาติโดยธรรมชาติอาจทำให้เกิดความเมื่อยล้าบางภาพสำหรับผู้ใช้ของ P300 VEPs ท่อน Visual Evoked ศักยภาพ (SSVEP) ที่ใช้ใน [13] [14] ยังทำให้ใช้แฟลชภาพประสานแสดงศักยภาพที่จะสามารถอ่านได้จาก eeg ตามเวลาจริง SSVEP ทำงาน โดยการนำเสนอภาพให้ผู้ใช้ซึ่งแฟลชที่แตกต่างกัน แต่คง ความถี่ของแต่ละรายการที่กระพริบที่ผลิตคุณสมบัติจำสัญญาณ eeg ตามเวลาจริงต่อเนื่องได้ SSVEP ยังมีระบบสูง accuracies (> 90%) และสามารถใช้ได้โดยไม่ต้องฝึกแต่ SSVEP ทำให้เกิดภาพความเมื่อยล้าให้กับผู้ใช้ เพื่อใช้สำหรับวิดีโอเกมอาจไม่เป็นธรรมอย่างเต็มในการรวยแล้วเห็นสภาพแวดล้อม EP ของฉันใช้ภาพเคลื่อนไหวเพื่อการตอบสนองจากทางด้านหลัง ของสมอง [15] [16] ซึ่งเป็นที่ชื่นชอบเห็น และ น้อยใช้วิธีการผลิตสิ่งเร้ากว่า VEPs อื่น ๆ เช่น P300 และ SSVEP การตอบสนองที่ mVEP ประกอบด้วยกระตุ้นโพสต์ยอดหลักที่สามคือ PI 00 ยอดบวกสังเกต lOOms หลังจากกระตุ้น N200 ลบไปฤดูท่องเที่ยว 200ms นำเสนอมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจต่อไปและเขาจะบวก P300 สังเกตสัญญาณ eeg ตามเวลาจริงต่อเนื่องรอบกระตุ้นโพสต์ 240ms การเคลื่อนไหวโดยย่อของสิ่งเร้าภาพสร้างประสาทเปิดใช้งานในพื้นที่อยู่ตรงกลางห้องชั่วคราว (MST) ของสมองซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเปลือกสมองในกระแสหลัง ตรวจจับความเคลื่อนไหวเกิดขึ้นในบริเวณขมับกลาง (MT) ของสมองเป็นหลัก ในการศึกษาก่อนหน้านี้ [17] เราตรวจสอบว่าความแม่นยำของฉันประเภท EP ได้รับผลกระทบ โดยการเพิ่มความซับซ้อนของภาพ ใช้ rudimentary 3D ตามงานนำเสนอเกมที่ไม่ได้ใช้กราฟิกคุณภาพสูง อย่างไรก็ตาม ในการศึกษานี้ เรามีใช้จำหน่ายวิดีโอเกมที่ครอบคลุมห้ารุ่นที่แตกต่างกันของเกมคอนโซล เกมที่เลือกเป็นตัวแทนรัฐของศิลปะของแต่ละเกม respective hardware technologies and era of graphical technology. Each of the games used were chosen according to their graphical maturity and gradually increased in graphic complexity. Also, the games presented cover a range of genres such as arcade, 2D platform, 3D platform, racing simulation and first person shooter to ensure adequate coverage of gameplay mechanics and dynamics [18][19]. Section 2 provides details on the methodology for the study. Section 3 is the data analysis section. Section 4 presents the results of the study. Section 5 provides a discussion and section 6 concludes the paper.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การปนเปื้อนและไม่หยุดนิ่งสัญญาณประสาทที่ผลิตโดยสมองของมนุษย์ มีจำนวนของคุณสมบัติสัญญาณสมองที่สามารถใช้ใน BCls มี ยกตัวอย่างเช่น P300 ที่ใช้ในการศึกษาเช่น [11] [12] นำเสนอสิ่งเร้าที่ภาพเพื่อเข้าร่วมโดยใช้ภาพกระพริบ ที่มีศักยภาพ P300 เป็นบวกโก่งเห็นสัญญาณคลื่นสมองอย่างต่อเนื่องกับความล่าช้าของ 250ms 500ms เพื่อกระตุ้นการโพสต์ กระตุ้น P300 มักจะถูกนำออกมาใช้กระบวนทัศน์ Oddball ที่นำเสนอลำดับของสิ่งเร้าภาพซ้ำ ๆ ให้กับผู้ใช้ BCI และโดยการสุ่มนำเสนอมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจที่แตกต่างกันในหมู่กระตุ้นซ้ำ ๆ ให้กับผู้ใช้ที่มีศักยภาพ P300 สามารถนำออกมา แม้ว่าความถูกต้องสูง (> 90%) สามารถประสบความสำเร็จกับการใช้งานและความต้องการต่ำสำหรับการฝึกอบรมการใช้งานลักษณะโดยธรรมชาติของภาพกระพริบสามารถทำให้เกิดความเมื่อยล้าภาพบางส่วนสำหรับผู้ใช้ P300 Veps มั่นคงของรัฐภาพ Evoked ศักยภาพ (SSVEP) ที่ใช้ใน [13] [14] นอกจากนี้ยังทำให้การใช้งานของกระพริบภาพจะทำให้เกิดศักยภาพภาพซึ่งสามารถอ่านได้จาก EEG SSVEP ทำงานโดยภาพที่นำเสนอให้กับผู้ใช้ซึ่งแฟลชที่มีความถี่แตกต่างกัน แต่คงที่ มันเป็นความถี่ของรายการที่กระพริบของแต่ละบุคคลซึ่งเป็นผู้ผลิตที่เป็นที่รู้จักในคุณสมบัติสัญญาณคลื่นสมองอย่างต่อเนื่อง SSVEP นอกจากนี้ยังมีความถูกต้องของระบบสูง (> 90%) และสามารถนำมาใช้โดยการฝึกอบรม แต่ SSVEP ยังสามารถทำให้เกิดความเมื่อยล้าภาพให้กับผู้ใช้เพื่อให้การใช้งานสำหรับวิดีโอเกมอาจจะไม่เป็นธรรมอย่างเต็มที่ในสภาพแวดล้อมที่อุดมไปด้วยสายตาแล้ว mY EP ใช้ภาพเคลื่อนไหวที่จะล้วงเอาการตอบสนองจากทางเดินด้านหลังของสมอง [15] [16] ซึ่งมีวิธีการมองเห็นมากขึ้นที่ชื่นชอบและเหนื่อยน้อยลงในการผลิตสิ่งเร้ากว่า Veps อื่น ๆ เช่น P300 และ SSVEP การตอบสนอง mVEP ประกอบด้วยสามยอดโพสต์หลักคือการกระตุ้น PI 00 ยอดในเชิงบวกสังเกต looms หลังจากกระตุ้นเศรษฐกิจเชิงลบ N200 จะ 200ms สูงสุดต่อไปนี้นำเสนอมาตรการกระตุ้นเศรษฐกิจและ P300 สูงสุดจะบวกสังเกตในสัญญาณคลื่นสมองอย่างต่อเนื่องทั่ว 240ms โพสต์กระตุ้นเศรษฐกิจ การเคลื่อนไหวสั้น ๆ ของการกระตุ้นภาพสร้างการเปิดใช้งานของระบบประสาทในพื้นที่แพทย์สุพีเรียชั่วขณะ (MST) ของสมองซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเปลือกสมองในกระแสหลัง การตรวจจับการเคลื่อนไหวที่เกิดขึ้นส่วนใหญ่ในพื้นที่ตรงกลางขมับ (MT) ของสมอง ในการศึกษาก่อนหน้านี้ [17] เราตรวจสอบความถูกต้องวิธี mY EP จำแนกได้รับผลกระทบโดยการเพิ่มความซับซ้อนของภาพ 3 มิติโดยใช้พื้นฐานของการนำเสนอเกมพื้นฐานที่ไม่ได้ใช้กราฟิกความคมชัดสูง ในการศึกษานี้ แต่เราได้ใช้วิดีโอเกมใช้ได้ในเชิงพาณิชย์ที่ครอบคลุมห้ารุ่นที่แตกต่างของเกมคอนโซล เกมได้รับการแต่งตั้งเป็นตัวแทนของรัฐของศิลปะของแต่ละเกมที่
เทคโนโลยีฮาร์ดแวร์และแต่ละยุคของเทคโนโลยีกราฟิก แต่ละเกมที่ใช้ได้รับการแต่งตั้งตามที่ครบกำหนดกราฟิกของพวกเขาและค่อยๆเพิ่มขึ้นในความซับซ้อนกราฟิก นอกจากนี้เกมที่นำเสนอครอบคลุมประเภทเช่นอาเขต, แพลตฟอร์ม 2D, 3D ที่แพลตฟอร์มการจำลองการแข่งรถและนักกีฬาคนแรกเพื่อให้ครอบคลุมเพียงพอของกลศาสตร์การเล่นเกมและการเปลี่ยนแปลง [18] [19] มาตรา 2 มีรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการสำหรับการศึกษา ส่วนที่ 3 คือส่วนการวิเคราะห์ข้อมูล มาตรา 4 ให้นำเสนอผลการศึกษา มาตรา 5 ให้ความคิดเห็นและมาตรา 6 สรุปกระดาษ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

Почемутыкаждыйденьопаздываешьнаработу ?Тынаверноевстаешьслишкомпоздно , ,