杂志上的传感器

研究文章

反应性皮层响应的时频线性化的早期检测平衡损失

伪代码1

伪代码的逻辑网络分类器例程和系统校准。

常规:逻辑网络分类
输入:
MSMA;imSMA; / / MSMA:数控的向量值从皮质组织“补充运动区”
/ / imSMA:从皮质组SMA @ i太收缩值
MM1;imM1; / / MM1:数控的向量价值观从皮质组“运动区”
/ / imM1:从皮质组M1 @ i太收缩值
MS1;imS1; / / MSMA:数控的向量值从皮质组织“感觉区”
/ / imSMA:从皮质组S1 @ i太收缩值
MPPC;imPPC; / / MM1:数控的向量值从皮质组织“顶叶区”
/ / imM1:值从皮质组PPC @ i太收缩
输出:
Gen_Flag; / /泛化国旗。它能够识别一般皮质活动增加
Lat_Flag; / /偏侧性标志。它标识不单侧性的大脑皮层的参与
Alarm_on_BoI(); / /函数是用来激活一个警告标志的具体评估委员会
/身体项目LogicNetwork_Classifier/
1 .(类)LogicNetwork_Classifier(imM1 imSMA imS1 imPPC) {
2。CG_Sum = [imSMA > ThrSMA imM1 > ThrM1 imS1 > Thrs1 imPPC > ThrPPC) / 4;
3所示。如果(CG_Sum > 0.5) {
4 . Gen_Flag = 1;
5 . Lat_flag =lateral_check();
6。如果(Lat_flag = = 1) {
7所示。→电话Alarm_on_BoI();
8。}
9。}
10。校准(imM1 imSMA imS1 imPPC);/ /刷新校准值
11。}
/校准步骤示例/
12。[ThrSMA, ThrM1 ThrS1 ThrPPC]校准(imM1 imSMA imS1 imPPC) {
13。/ /在第一校正部分,系统嵌入提取的95^th
百分位-基于阈值为每个皮质组。
ThrsMA = prctile (MSMA, 95); ;ThrPPC = prctile (MPPC, 95);
14。/ /第二个,向量是自动更新与新“我”价值,准备系统下收缩。
15。MSMA (0) = [];MSMA = [MSMA imSMA]; ; MPPC (0) = [];MPPC = [MPPC imPPC]
16。}