基于机器学习的认知状态分类

QStates是QUASAR开发的一种快速有效的机器学习软件工具，它利用定量EEG（qEEG）和心率变异性（HRV）数据来评估认知和生理状态。认知状态评估可以实时和离线进行，并以图形方式显示结果。

说明

创建自己的认知模型的灵活性

QStates为用户提供了创建自己的模型的灵活性，可以对模型进行训练，以便对任何具有qEEG特征的认知状态（例如，认知工作负荷、疲劳、投入或情绪状态）进行分类。可穿戴传感器和类星体科学家已经验证了超过90%的状态精度，精神负荷，参与和疲劳的表现。

这种灵活性使QStates成为许多不同类型研究的有力工具，特别是神经工效学和消费者神经科学，以及所有其他认知神经科学应用。

特点和优点

训练模型简单而快速：要创建认知状态模型，用户需要为每个高和低状态条件（例如，高工作负荷与低工作负荷）收集至少一分钟的脑电图数据。

QStates最多可以同时对3个模型进行分类。软件自动监控数据质量并拒绝不良记录。该程序提供两种不同的机器学习算法输出：线性插值或概率密度函数。状态输出以每2秒0-100的值给出。QStates提供自动摘要表生成。数据以逗号分隔值（.csv）格式保存。QStates与DSI拖缆和各种DSI EEG系统无缝连接。

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