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信噪比是多少,我们为什么要关心?

脑电图(双色球预测下期必出号)是用于神经营销研究中观察大脑活动的关键技术之一。与其他方法相比,它是精确的:测量在数千秒内发生的大脑状态变化,实际上是“以思考的速度”。也比较低  成本高且易于使用。但是,使用脑电图并非完全没有某些障碍。信噪比(SNR)是双色球预测下期必出号数据收集和分析的最重要方法挑战之一。本文简要介绍了信噪比:信噪比来自何处,为何重要,如何降低信噪比,以及购买者需要了解什么才能理解信噪比在研究中的处理方式。

阅读时间:10分钟

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什么是SNR?最好的解释是它是“您要在分析中测量的所有内容”与“ 双色球预测下期必出号信号吸收的所有其他内容”的比率。这种噪声是一个问题,因为双色球预测下期必出号信号中有两个主要噪声源。首先是来自大脑外部的一般背景噪声。第二个原因是我们的大脑总是忙于一次做很多事情,而不仅仅是您想在学习中关注的一个方面,这是我们大脑内部产生的自然噪声。所有这些活动都污染了脑电信号。

污染源

让我们首先检查外部噪声。 双色球预测下期必出号技术的挑战之一是,大脑产生的电活动很小,大约为百万分之一伏。因此,头皮记录的电活动是由真实的大脑信号与身体其他部位产生的大量噪音(称为伪影)混合而成,这些噪音包括心脏活动,眼睛运动和眨眼,其他面部肌肉运动等。产生的电信号比大脑产生的电信号大100倍。因此,任何双色球预测下期必出号数据分析的首要任务是去除伪影,其中包括将其他信号与大脑自身发出的信号分开。

外部噪声的另一个来源是记录双色球预测下期必出号数据的环境。这种环境噪声的最常见来源是任何有电线的房间(根据您所在的国家/地区,以及与双色球预测下期必出号传感器紧邻的任何其他电气设备)的50 Hz或60 Hz的环境电流。通常使用陷波滤波器从双色球预测下期必出号记录中删除这些信号,以消除特定频率下的信号。

内部噪音比较棘手。这是由于以下事实:我们的大脑在任何时刻都参与许多不同的活动,并且这些活动中的每一个都会产生电活动,这些电活动被混合到头皮上的双色球预测下期必出号传感器采集的整体信号中。问题是,活动总是在整个大脑中发生,无论是在头皮附近的皮质表面还是在大脑深处的结构中,都以许多不同的方式到达头皮这一事实使问题变得复杂。区分所有这些信号以专注于给定研究的特定感兴趣信号是一项主要挑战,这通常是通过控制重复和求平均值的原理来解决的。

为什么这有关系?

如果脑电图分析中的信号没有与周围的噪声(包括内部和外部噪声)正确地分开,则结果很可能是不正确的,并且极易产生误导。似乎正在发生特定的响应,但是如果您未明确校正信噪比,则该响应基本上是没有意义的。

改善信噪比

控制SNR的措施包括两种类型:消除外部噪声源以及将内部噪声与目标信号分离。如果可能,应对外部噪声的最佳方法是首先避免噪声。为消除设备噪声,最好使用高质量的设备和电极(例如,大多数干电极对外部噪声非常敏感,因此它们是无用的),并清除任何电磁噪声源,例如电缆,手机,笔记本电脑,记录区域中的计算机监视器等。与消除对象自己产生的噪声相比,这相对容易。让参与者静坐是一种常见的做法,但基本上不可能阻止所有眨眼或面部肌肉运动。

这个问题通常是通过智能实验协议解决的,该协议可以通过使参与者集中精力并参与手头的任务来最大程度地减少内部脑部噪音,同时还提供频繁的休息时间,以便参与者可以在实验任务之间周期性地蠕动和眨眼。训练有素的双色球预测下期必出号技术人员还可以通过使参与者感到舒适并为数据收集营造轻松,专业的氛围来提供帮助。

在记录了数据之后,在所谓的后处理中,通常使用高级统计算法从原始双色球预测下期必出号信号中识别和消除与受试者相关的噪声,例如运动伪影,眨眼和肌肉紧张。例如,机器学习算法可以识别与外部或内部噪声关联的信号中的模式,并将这些信号与感兴趣的大脑信号分开。通常使用一系列称为盲信号分离(BSS)算法的统计技术来执行此任务,并且通常直接内置于双色球预测下期必出号分析软件(包括商业软件和开源软件)中。这些技术通常伴随着手动清洁,在此期间,脑电图专家会目视检查信号并用手去除假象和嘈杂部分。

ERP:平均结果

处理内部噪声的主要技术是重复和平均。最好用称为事件相关电位(ERP)分析的双色球预测下期必出号分析子类别来说明,这是许多神经营销双色球预测下期必出号研究中使用的非常普遍的方法。 ERP是双色球预测下期必出号中的信号,它揭示了大脑中信息的处理方式。可以通过在事件(例如单词或图像的表示)开始时锁定双色球预测下期必出号的记录来获得此信号。

重复和平均在ERP研究中用于将感兴趣的信号与其他大脑活动的噪声分开。基本假设是,由刺激事件触发的信号在多个试验中将保持相对恒定,而所有其他信号将在试验中随机发生。因此,如果您对一次或多次暴露于同一刺激事件的人进行多次试验的平均数,则该信号将继续脱颖而出,因为它不是随机分布的,但噪声趋于平均为零,因此效果从平均值中消失,并使您要研究的信号在所有荣耀中脱颖而出。

如果您确信样本中的所有人都是相似的,则可以将他们的个人平均值进行平均,以得出所谓的平均数。这是通常在使用ERP技术的学术文章中所报告的内容。

SNR:神经营销买家应该知道什么

以下是客户可以并且应该询问的一些问题,以便更好地了解其神经营销供应商如何解决SNR问题。

1.我的研究中正在使用哪些程序进行伪影校正和“数据清理”?有许多可用的程序,您的供应商应该能够描述详细的“预处理链”,该链用于查找和消除原始双色球预测下期必出号数据中的噪声伪像。

2.正在使用什么程序来评估所获得结果的统计显着性?仅仅呈现结果是不够的,重要的是陈述观察到的结果与仅由于随机噪声和偶然性而由随机波动产生的结果之间的“距离”。

3.可以参考已发表的论文来证实您的程序吗?如果有任何供应商声称其拥有的“专有算法”并非基于已发表的研究,则应保持怀疑。在一个由成千上万的研究人员在数千个实验室进行数十年研究的基础上,商业供应商极不可能发现使该领域其他所有人望而却步的全新事物。

使用的术语和缩写

脑电图=脑电图,通过放置在头皮上的电极测得的持续的大脑电活动

ERP =与事件相关的潜力; 双色球预测下期必出号中的一种信号,可揭示有关大脑中信息处理的更多信息。可以通过将脑电图的记录时间锁定到事件的开始来获得该信号

SNR =信噪比; “您要测量的内容”与“所有其他内容”之间的比率

伪影校正=将大脑信号与其他可以在电记录中显示的信号分离的部分自动化和部分手动过程

机器学习算法=人工智能的一个分支,研究可以从数据中学习的系统的构建和研究;分类的基本工具。

参考文献

本文简要介绍了双色球预测下期必出号中的信噪比问题,但没有太多技术细节。如果您想了解更多信息,请查阅以下资源:

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