The Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces (BMIs) book provides a comprehensive overview of the current state of the art in signal processing and machine learning techniques for BMIs. The book covers topics such as brain signal acquisition, filtering, feature extraction, classification, regression, clustering, dimensionality reduction, transfer learning, deep learning, reinforcement learning, and neural networks. It also discusses the applications of these techniques in various BMI applications, including communication, control, rehabilitation, and restoration. The book begins by introducing the concept of BMIs and their potential benefits, followed by a detailed explanation of the underlying principles of signal processing and machine learning. This includes a thorough discussion of the neural signals that are used to decode user intentions, as well as the various sources of noise and artifacts that can affect the accuracy of these signals. The next section delves into the specific techniques used in BMIs, starting with basic filtering methods such as wavelet denoising and moving on to more advanced techniques like independent component analysis (ICA), common spatial pattern (CSP), and support vector machines (SVM). The book also explores the use of machine learning algorithms such as linear discriminant analysis (LDA), naive Bayes, and k-nearest neighbors (k-NN) for feature selection and classification. The following chapters focus on the application of these techniques in various BMI scenarios, including brain-controlled wheelchairs, robotic arms, and other assistive devices. These chapters provide a detailed overview of the state-of-the-art techniques and challenges in each area, as well as the future directions and potential applications of BMIs.

В книге «Обработка сигналов и машинное обучение для интерфейсов мозг-машина» (ИМТ) представлен всесторонний обзор современного состояния технологий обработки сигналов и машинного обучения для ИМТ. Книга охватывает такие темы, как получение сигналов мозга, фильтрация, извлечение признаков, классификация, регрессия, кластеризация, снижение размерности, обучение передаче, глубокое обучение, обучение с подкреплением и нейронные сети. В нем также обсуждается применение этих методов в различных приложениях ИМТ, включая общение, контроль, реабилитацию и восстановление. Книга начинается с введения концепции ИМТ и их потенциальных преимуществ, за которыми следует подробное объяснение основополагающих принципов обработки сигналов и машинного обучения. Это включает в себя тщательное обсуждение нейронных сигналов, которые используются для декодирования намерений пользователя, а также различных источников шума и артефактов, которые могут повлиять на точность этих сигналов. В следующем разделе рассматриваются конкретные методы, используемые в ИМТ, начиная с основных методов фильтрации, таких как подавление волн, и переходя к более продвинутым методам, таким как анализ независимых компонентов (ICA), общий пространственный паттерн (CSP) и машины опорных векторов (SVM). В книге также исследуется использование алгоритмов машинного обучения, таких как линейный дискриминантный анализ (LDA), наивный Байес и k-ближайшие соседи (k-NN) для выбора и классификации признаков. Следующие главы посвящены применению этих методов в различных сценариях ИМТ, включая управляемые мозгом инвалидные коляски, роботизированные руки и другие вспомогательные устройства. В этих главах представлен подробный обзор современных методов и проблем в каждой области, а также будущих направлений и потенциальных применений ИМТ.

livre « traitement du signal et l'apprentissage automatique pour les interfaces cerveau-machine » (IMC) présente un aperçu complet de l'état actuel des technologies de traitement du signal et d'apprentissage automatique pour l'IMC. livre traite de sujets tels que la réception des signaux du cerveau, le filtrage, l'extraction des traits, la classification, la régression, le regroupement, la réduction de la dimension, l'apprentissage de la transmission, l'apprentissage profond, l'apprentissage avec des renforts et les réseaux neuronaux. Il traite également de l'application de ces techniques dans diverses applications de l'IMC, y compris la communication, le contrôle, la réadaptation et le rétablissement. livre commence par une introduction du concept de l'IMC et de ses avantages potentiels, suivie d'une explication détaillée des principes fondamentaux du traitement du signal et de l'apprentissage automatique. Cela implique une discussion approfondie des signaux neuronaux utilisés pour décoder les intentions de l'utilisateur, ainsi que des différentes sources de bruit et des artefacts qui peuvent affecter la précision de ces signaux. La section suivante traite des méthodes spécifiques utilisées dans l'IMC, en commençant par les techniques de filtrage de base, telles que la suppression des ondes, et en passant à des méthodes plus avancées, telles que l'analyse de composants indépendants (ICA), le modèle spatial commun (CSP) et les machines vectorielles de référence (SVM). livre étudie également l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique tels que l'analyse linéaire discriminatoire (LDA), la naïveté de Bayes et les voisins k-proches (k-NN) pour sélectionner et classer les caractéristiques. s chapitres suivants sont consacrés à l'application de ces techniques dans divers scénarios d'IMC, y compris les fauteuils roulants à commande cérébrale, les bras robotiques et d'autres dispositifs auxiliaires. Ces chapitres donnent un aperçu détaillé des méthodes et des défis actuels dans chaque domaine, ainsi que des orientations futures et des applications potentielles de l'IMC.

libro Procesamiento de Señales y Aprendizaje Automático para Interfaces Cerebro-Máquina (IMC) ofrece una visión general completa del estado actual de las tecnologías de procesamiento de señales y aprendizaje automático para IMC. libro abarca temas como la recepción de señales cerebrales, filtración, extracción de rasgos, clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensión, aprendizaje de transmisión, aprendizaje profundo, aprendizaje con refuerzos y redes neuronales. También se discute la aplicación de estas técnicas en diversas aplicaciones del IMC, incluyendo comunicación, control, rehabilitación y recuperación. libro comienza con la introducción del concepto de IMC y sus beneficios potenciales, seguido de una explicación detallada de los principios fundamentales del procesamiento de señales y el aprendizaje automático. Esto incluye una cuidadosa discusión de las señales neuronales que se utilizan para decodificar las intenciones del usuario, así como las diferentes fuentes de ruido y artefactos que pueden afectar la precisión de estas señales. En la siguiente sección se examinan las técnicas específicas utilizadas en el IMC, empezando por las técnicas básicas de filtrado, como la supresión de ondas, y pasando a técnicas más avanzadas, como el análisis de componentes independientes (ICA), el patrón espacial común (CSP) y las máquinas de vectores de referencia (SVM). libro también explora el uso de algoritmos de aprendizaje automático como el análisis discriminatorio lineal (LDA), Bayes ingenuo y los vecinos k-más cercanos (k-NN) para seleccionar y clasificar los rasgos. siguientes capítulos se centran en la aplicación de estas técnicas en diferentes escenarios del IMC, incluyendo sillas de ruedas controladas por el cerebro, manos robóticas y otros dispositivos auxiliares. Estos capítulos ofrecen una visión general detallada de los métodos y desafíos actuales en cada área, así como las orientaciones futuras y posibles aplicaciones del IMC.

O livro «Processamento de sinais e aprendizagem de máquinas para interfaces cérebro-máquina» (IMC) apresenta uma visão completa do atual estado das tecnologias de processamento de sinais e aprendizado de máquina para IMC. O livro abrange temas como a obtenção de sinais cerebrais, filtragem, extração de sinais, classificação, regressão, clusterização, redução de dimensões, treinamento de transmissão, treinamento profundo, treinamento com reforços e redes neurais. Também discute a aplicação destes métodos em várias aplicações do IMC, incluindo comunicação, controle, reabilitação e recuperação. O livro começa com a introdução do conceito de IMC e seus potenciais benefícios, seguido de uma explicação detalhada dos princípios fundamentais para o processamento de sinais e aprendizagem de máquinas. Isto inclui uma discussão minuciosa sobre os sinais neurais que são usados para decodificar as intenções do usuário, bem como várias fontes de ruído e artefatos que podem afetar a precisão desses sinais. A secção a seguir aborda técnicas específicas usadas no IMC, a partir de técnicas básicas de filtragem, como supressão de ondas, e passando a métodos mais avançados, como análise de componentes independentes (ICA), pattern espacial comum (CSP) e máquinas de suporte (SVM). O livro também explora o uso de algoritmos de aprendizagem de máquina, tais como análise linear discriminatória (LDA), Baies ingênuo e os vizinhos k-próximos (k-NN) para escolher e classificar os sinais. Os capítulos seguintes tratam da aplicação destes métodos em vários cenários de IMC, incluindo cadeiras de rodas controladas pelo cérebro, mãos robóticas e outros dispositivos auxiliares. Estes capítulos apresentam uma visão detalhada dos métodos e desafios atuais em cada área, bem como as futuras áreas e potenciais aplicações do IMC.

Il libro Elaborazione dei segnali e apprendimento automatico per le interfacce cervello-macchina (IMC) fornisce una panoramica completa dello stato avanzato delle tecnologie di elaborazione dei segnali e apprendimento automatico per l'IMC. Il libro comprende argomenti quali l'acquisizione di segnali cerebrali, il filtraggio, l'estrazione dei segni, la classificazione, la regressione, il clustering, la riduzione della dimensione, l'apprendimento della trasmissione, l'apprendimento approfondito, l'apprendimento con rinforzi e le reti neurali. discute anche dell'applicazione di questi metodi in diverse applicazioni IMC, tra cui comunicazione, controllo, riabilitazione e ripristino. Il libro inizia con l'introduzione del concetto di IMC e dei loro potenziali vantaggi, seguito da una dettagliata spiegazione dei principi fondamentali per la gestione dei segnali e l'apprendimento automatico. Questo include una discussione approfondita dei segnali neurali utilizzati per decodificare le intenzioni dell'utente e le varie fonti di rumore e manufatti che possono influenzare l'accuratezza di questi segnali. Nella sezione seguente vengono descritti i metodi specifici utilizzati nell'IMC, a partire dai principali metodi di filtraggio, come la soppressione delle onde, e passando a metodi più avanzati come l'analisi dei componenti indipendenti (ICA), il pattern spaziale comune (CSP) e i vettori di Riferimento (SVM). Il libro esamina anche l'uso di algoritmi di apprendimento automatico, come l'analisi lineare discriminatoria (LDA), l'ingenuo Bayes e i vicini K-NN per selezionare e classificare i segni. I seguenti capitoli riguardano l'uso di questi metodi in diversi scenari di IMC, tra cui sedie a rotelle controllate dal cervello, mani robotiche e altri dispositivi ausiliari. Questi capitoli forniscono una panoramica dettagliata dei metodi e dei problemi attuali in ciascun campo, nonché delle future linee guida e delle potenziali applicazioni di IMC.

Das Buch gnalverarbeitung und maschinelles rnen für Gehirn-Maschine-Schnittstellen (BMI) gibt einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand der gnalverarbeitungs- und maschinellen rntechnologien für den BMI. Das Buch behandelt Themen wie Gehirnsignalempfang, Filterung, Merkmalsextraktion, Klassifizierung, Regression, Clustering, Dimensionsreduktion, Übertragungstraining, Deep arning, Verstärkungslernen und neuronale Netzwerke. Es diskutiert auch die Anwendung dieser Techniken in verschiedenen BMI-Anwendungen, einschließlich Kommunikation, Kontrolle, Rehabilitation und Erholung. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept des BMI und seiner potenziellen Vorteile, gefolgt von einer detaillierten Erklärung der grundlegenden Prinzipien der gnalverarbeitung und des maschinellen rnens. Dies beinhaltet eine gründliche Diskussion der neuronalen gnale, die verwendet werden, um die Absichten des Benutzers zu entschlüsseln, sowie der verschiedenen Geräuschquellen und Artefakte, die die Genauigkeit dieser gnale beeinflussen können. Der folgende Abschnitt befasst sich mit den spezifischen Techniken, die im BMI verwendet werden, beginnend mit grundlegenden Filtertechniken wie der Wellenunterdrückung und dem Übergang zu fortschrittlicheren Techniken wie der unabhängigen Komponentenanalyse (ICA), dem allgemeinen räumlichen Muster (CSP) und den Support Vector Machines (SVM). Das Buch untersucht auch die Verwendung von maschinellen rnalgorithmen wie Linear Diskriminant Analysis (LDA), Naive Bayes und K-Nearest Neighbors (k-NN), um Merkmale auszuwählen und zu klassifizieren. Die folgenden Kapitel konzentrieren sich auf die Anwendung dieser Techniken in verschiedenen BMI-Szenarien, einschließlich gehirngesteuerter Rollstühle, Roboterarme und anderer Hilfsgeräte. Diese Kapitel bieten einen detaillierten Überblick über aktuelle Methoden und Herausforderungen in jedem Bereich sowie zukünftige Richtungen und mögliche Anwendungen des BMI.

''

Beyin-Makine Arayüzleri için nyal İşleme ve Makine Öğrenimi (BMI) kitabı, BMI için sinyal işleme ve makine öğrenme teknolojilerinin mevcut durumuna kapsamlı bir genel bakış sunar. Kitap, beyin sinyal toplama, filtreleme, özellik çıkarma, sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyutsallık azaltma, iletim öğrenme, derin öğrenme, takviye öğrenme ve sinir ağları gibi konuları kapsamaktadır. Ayrıca, bu yöntemlerin iletişim, kontrol, rehabilitasyon ve iyileşme dahil olmak üzere çeşitli BMI uygulamalarında uygulanmasını tartışmaktadır. Kitap, BMI kavramını ve potansiyel faydalarını tanıtarak başlar, ardından sinyal işleme ve makine öğreniminin temel ilkelerinin ayrıntılı bir açıklamasını izler. Bu, kullanıcının niyetlerini çözmek için kullanılan sinir sinyallerinin yanı sıra, bu sinyallerin doğruluğunu etkileyebilecek çeşitli gürültü ve eser kaynakları hakkında kapsamlı bir tartışmayı içerir. Aşağıdaki bölümde, dalga bastırma gibi temel filtreleme yöntemlerinden başlayarak ve bağımsız bileşen analizi (ICA), ortak uzaysal desen (CSP) ve destek vektör makineleri (SVM) gibi daha gelişmiş yöntemlere geçerek BMI'da kullanılan özel yöntemler incelenmektedir. Kitap ayrıca, lineer diskriminant analizi (LDA), naif Bayes ve k-en yakın komşular (k-NN) gibi makine öğrenme algoritmalarının özellik seçimi ve sınıflandırması için kullanımını araştırıyor. Aşağıdaki bölümler, bu yöntemlerin beyin kontrollü tekerlekli sandalyeler, robotik kollar ve diğer yardımcı cihazlar dahil olmak üzere çeşitli BMI senaryolarında uygulanmasına odaklanmaktadır. Bu bölümler, her alandaki mevcut yöntemler ve zorlukların yanı sıra gelecekteki yönler ve BMI'nin potansiyel uygulamaları hakkında ayrıntılı bir genel bakış sunar.

يقدم كتاب معالجة الإشارات والتعلم الآلي لواجهات الدماغ والآلة (BMI) نظرة عامة شاملة على الحالة الحالية لتكنولوجيات معالجة الإشارات والتعلم الآلي لمؤشر كتلة الجسم. يغطي الكتاب موضوعات مثل اكتساب إشارة الدماغ، والترشيح، واستخراج الميزات، والتصنيف، والانحدار، والتكتل، وتقليل الأبعاد، والتعلم الناقل، والتعلم العميق، والتعلم المعزز، والشبكات العصبية. كما يناقش تطبيق هذه الأساليب في مختلف تطبيقات مؤشر كتلة الجسم، بما في ذلك الاتصال والمراقبة وإعادة التأهيل والتعافي. يبدأ الكتاب بتقديم مفهوم مؤشر كتلة الجسم وفوائده المحتملة، يليه شرح مفصل للمبادئ الأساسية لمعالجة الإشارات والتعلم الآلي. يتضمن ذلك مناقشة شاملة للإشارات العصبية المستخدمة لفك شفرة نوايا المستخدم، بالإضافة إلى المصادر المختلفة للضوضاء والتحف التي يمكن أن تؤثر على دقة هذه الإشارات. يبحث القسم التالي في طرق محددة مستخدمة في مؤشر كتلة الجسم، بدءًا من طرق الترشيح الأساسية مثل قمع الموجة والانتقال إلى طرق أكثر تقدمًا مثل تحليل المكونات المستقلة (ICA) والنمط المكاني الشائع (CSP) وآلات ناقلات الدعم (SVM). يستكشف الكتاب أيضًا استخدام خوارزميات التعلم الآلي مثل التحليل التمييزي الخطي (LDA)، وبايز الساذج، وأقرب الجيران (k-NN) لاختيار الميزات وتصنيفها. تركز الفصول التالية على تطبيق هذه الأساليب في مختلف سيناريوهات مؤشر كتلة الجسم، بما في ذلك الكراسي المتحركة التي يتحكم فيها الدماغ والأذرع الآلية والأجهزة المساعدة الأخرى. تقدم هذه الفصول لمحة عامة مفصلة عن الأساليب والتحديات الحالية في كل مجال، فضلاً عن الاتجاهات المستقبلية والتطبيقات المحتملة لمؤشر كتلة الجسم.