sommario
- Si sono verificati problemi con la qualità dei dati a causa di diversi montaggi e passaggi di pre-elaborazione che aumentavano la variabilità.
- La classificazione dell'apprendimento automatico era molto accurata al 97% nel discriminare la pre-meditazione e la meditazione finale, indicando una differenza tra i co-spettri EEG per queste condizioni.
- C'era una relazione tra il tempo in meditazione e la probabilità di classificazione della fine della meditazione, con D2S2 più veloce nell'indurre lo stato di meditazione finale rispetto a D3S2.
- C'erano differenze nelle bande di potenza EEG, con ogni tecnica di meditazione che induceva diversi modelli di cambiamenti nelle bande di potenza.
sommario
- C'erano differenze nelle bande di potenza EEG, con ogni tecnica di meditazione che induceva diversi modelli di cambiamenti nelle bande di potenza.
- Nessun filtro
- Passa banda 0.1-60 Hz
- Passa banda 0.5-80 Hz C'erano 3 diversi tipi di filtraggio precedentemente applicati
- La classificazione dell'apprendimento automatico era molto accurata al 97% nel discriminare la pre-meditazione e la meditazione finale, indicando una differenza tra i co-spettri EEG per queste condizioni.
- C'era una relazione tra il tempo in meditazione e la probabilità di classificazione della fine della meditazione, con D2S2 più veloce nell'indurre lo stato di meditazione finale rispetto a D3S2.
- C'erano differenze nelle bande di potenza EEG, con ogni tecnica di meditazione che induceva diversi modelli di cambiamenti nelle bande di potenza.