我使用已发表的研究方法分析您的单通道脑信号数据（EEG），以检测标准频谱分析遗漏的隐藏结构模式。您将收到一份包含清晰结果的完整 PDF 报告。
我将使用同行评审的方法检测您脑电图数据中隐藏的 Theta 波段结构模式
单个脑电图文件分析，包括锚定分数、峰值频率和基本PDF报告。
- 分析1脑电图文件（单通道或多通道）
- 每通道锚定分数（0-1）
- 峰值频率（f1，f2），单位为赫兹
- 带图表的基本PDF报告
- 数据隐私：原始数据在7天内删除
单个脑电图文件，包含时间动态分析和完整解释报告。
- 分析1脑电图文件
- 每通道锚定分数（0-1）
- 峰值频率（f1，f2），单位为赫兹
- 时间动态：模式在记录过程中如何变化
- Theta-beta相关性分析
- 完整的PDF报告（5-10页），包含图表和解释
- CSV结果表
- 2轮问答
- 数据隐私：原始数据在7天内删除
批量分析多达5个脑电图文件，包括文件间比较和扩展报告。
- 分析多达5个脑电图文件
- 每个文件每通道的锚定分数（0-1）
- 每个文件的峰值频率（f1，f2），单位为赫兹
- 每个文件的时间动态
- 每个文件的Theta-beta相关性分析
- 跨文件比较表
- 包含汇总统计数据的扩展PDF报告
- CSV结果表
- 3轮问答
- 数据隐私：原始数据在7天内删除
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一览
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价值定位
分析方法
脑电图兼容性
交付物
数据隐私
您将收到
完整描述
我将使用已发表的方法分析您的脑电信号以寻找隐藏的结构模式
我做什么
我使用已发表的、经过同行评审的方法（DOI: 10.5281/zenodo.22850972）分析您的单通道脑电图数据。该方法检测一种特定的结构模式——在theta波段内由一个波谷分隔的两个频率峰值——这是功率谱密度、变异系数和样本熵等标准工具无法捕捉到的。
该方法首次应用于一个公开的冥想脑电图数据集，在该数据集中，它识别出了一名受试者，其模式在其他23名参与者中均不存在。我现在向个人和研究团队提供相同的分析。
您将获得
- 每通道结构模式分析
- 锚定分数（0–1）：一个单一值，表示模式存在的强度
- 峰值频率（f1，f2），单位为赫兹
- 时间动态：模式在您的记录会话中如何变化
- 包含图表和通俗易懂解释的完整PDF报告
这不是什么
- 这不是医疗诊断
- 这不是衡量冥想深度或精神进步的标准
- 这不预测未来的事件或精神状态
这是一项用于个人洞察和自我探索的研究级分析。
适用对象
- 使用Muse、OpenBCI、Emotiv或研究级脑电图仪的冥想者，希望探索自己的数据
- 分析冥想、睡眠或认知脑电图数据集的研究团队
- 需要新分析维度的BCI开发者和神经反馈从业者
您需要提供
- 您的脑电图数据文件（CSV、BDF或EDF格式）
- 采样率（赫兹）
- 记录时长
- 您想了解内容的简短描述
数据隐私
您的数据仅用于您的分析。交付后，原始数据将在7天内永久删除。您的数据绝不会共享或用于任何其他目的。
交付
- 单文件分析：3个工作日内
- 批量分析（多个文件）：请联系获取报价
重要提示
此方法基于尚未在期刊上进行正式同行评审的预印本。识别出的模式是一种观察，而非诊断类别。结果仅用于研究和个人探索目的。
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所有服务均有我们的质量保证承诺支持。
您的付款受保护，直到您批准交付的工作。
比较套餐
| 特色 | 基本 | 标准 | 高级 |
|---|---|---|---|
| 交付时间 | 3 天 | 5 天 | 7 天 |
| 修订 | 1 | 2 | 3 |
| 分析1个脑电图文件（单通道或多通道） | ✓ | ✓ | ✓ |
| 每通道锚定分数（0-1） | ✓ | ✓ | ✓ |
| 峰值频率（f1，f2），单位赫兹 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 带图表的基本PDF报告 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 数据隐私：原始数据在7天内删除 | ✓ | ✓ | ✓ |
| 时间动态：模式在记录期间如何变化 | ✕ | ✓ | ✓ |
| Theta-beta相关性分析 | ✕ | ✓ | ✓ |
| 带图表和解释的完整PDF报告（5-10页） | ✕ | ✓ | ✕ |
| CSV 结果表 | ✕ | ✓ | ✓ |
| 2 轮问答 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 分析最多5个脑电图文件 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 跨文件比较表 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 带统计摘要的扩展PDF报告 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 3 轮问答 | ✕ | ✕ | ✓ |
样品
查看卖家与此 Zinn 相关工作的示例。
作品集
卖家与此 Zinn 相关的工作示例。
冥想脑电图异常检测研究
一项来自24名受试者冥想脑电图数据集（OpenNeuro ds001787）的单受试者案例研究。分析识别出了一名独特的受试者（sub-017），具有其他参与者未观察到的三个特征：- 最高平均锚定分数（0.184）- 最强的theta-beta反相关（r = -0.64）- 高时间变异性（std = 0.110）该方法和实现作为商业资产保留。此作品集项目展示了我检测复杂脑电图数据中隐藏模式的能力。已发布
额外信息
我的工作流程
服务详情
常见问题
不是。这是一种用于个人洞察和自我探索的研究级分析。它不是医疗诊断，不能用于临床决策、保险或监管提交。
是的。您的数据仅用于您的分析。交付后，您的原始数据将在7天内永久删除。您的数据绝不会共享、发布或用于任何其他目的。
不是。算法及其实现作为商业资产保留。您收到的是分析结果（PDF报告、CSV数据、图表），而不是源代码。
英语或中文。请在订购时注明您的偏好。如果未指定，我将以英语交付。
如果您对交付的报告不满意，请在7天内与我联系。我将根据您的反馈免费修改报告。如果问题涉及数据解释，我将解释我的推理并提供额外背景。
退款将根据具体情况进行考虑。由于这是定制数据分析，一旦报告交付，不保证退款。
是的。分析要求每个通道至少有60秒的连续数据。为了获得可靠的时间动态（模式随时间的变化），我建议至少5分钟。
每个通道短于60秒的文件无法分析。介于1和5分钟之间的文件将进行分析，但时间动态可能有限。
对于多通道文件，我默认分析所有通道并报告每个通道的锚定分数。您将看到哪些通道显示模式，哪些不显示。
如果您想关注特定通道（例如，Cz、Fz、Pz），请在订购时指定。
对于通道较少的消费级脑电图设备（Muse、Emotiv），结果可能与研究级64通道数据不同。如果您不确定您的设置，请在订购前给我留言。
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