Manish Jain

A emo o desempenha um papel crucial na comunica o interpessoal e na investiga o m dica. Os computadores conseguem identificar emo es atrav s de express es faciais, voz, padr es de pestanejo e postura. Embora a maioria dos estudos se concentre na voz e nas express es faciais, estes m todos apresentam limita es. Por exemplo, os indiv duos podem ocultar intencionalmente as suas verdadeiras emo es, ou condi es como a neurite facial podem prejudicar a express o emocional atrav s de pistas faciais. Para ultrapassar estas limita es, os investigadores t m-se voltado para o reconhecimento de emo es com base em sinais de eletroencefalografia (EEG) perif rica. Os m todos baseados em EEG visam detetar estados afetivos diretamente atrav s da atividade cerebral espont nea, contornando o sistema nervoso perif rico. Esta abordagem vital para aplica es em entretenimento, sa de, opera es militares, retalho e educa o, onde a compreens o da emo o humana melhora a intera o e os processos de tomada de decis o. Nesta tese, propomos um novo m todo para a identifica o de emo es utilizando dados de EEG.

Emocje odgrywają kluczową rolę w komunikacji interpersonalnej i badaniach medycznych. Komputery potrafią rozpoznawac emocje na podstawie wyrazu twarzy, glosu, wzorc w mrugania i postawy ciala. Chociaż większośc badań koncentruje się na glosie i mimice, metody te mają swoje ograniczenia. Na przyklad, osoby mogą celowo ukrywac swoje prawdziwe emocje, a schorzenia takie jak zapalenie nerwu twarzowego mogą utrudniac wyrażanie emocji za pomocą mimiki. Aby przezwyciężyc te ograniczenia, naukowcy zwr cili się ku rozpoznawaniu emocji na podstawie sygnal w elektroencefalograficznych (EEG) z obwodowego ukladu nerwowego. Metody oparte na EEG mają na celu bezpośrednie wykrywanie stan w afektywnych poprzez spontaniczną aktywnośc m zgu, z pominięciem obwodowego ukladu nerwowego. Takie podejście jest kluczowe dla zastosowań w rozrywce, opiece zdrowotnej, operacjach wojskowych, handlu detalicznym i edukacji, gdzie zrozumienie ludzkich emocji poprawia interakcję i procesy decyzyjne. W niniejszej pracy magisterskiej proponujemy nową metodę identyfikacji emocji przy użyciu danych EEG.

Le emozioni svolgono un ruolo cruciale nella comunicazione interpersonale e nella ricerca medica. I computer possono identificare le emozioni attraverso le espressioni facciali, la voce, la frequenza degli ammiccamenti e la postura. Sebbene la maggior parte degli studi si concentri sulla voce e sulle espressioni facciali, questi metodi presentano delle limitazioni. Ad esempio, gli individui possono intenzionalmente nascondere le proprie vere emozioni, oppure condizioni come la neurite facciale possono compromettere l'espressione emotiva attraverso i segnali facciali. Per ovviare a queste limitazioni, i ricercatori si sono rivolti al riconoscimento delle emozioni basato sui segnali elettroencefalografici (EEG) periferici. I metodi basati sull'EEG mirano a rilevare gli stati affettivi direttamente attraverso l'attivit cerebrale spontanea, bypassando il sistema nervoso periferico. Questo approccio fondamentale per applicazioni in ambito di intrattenimento, sanit , operazioni militari, commercio al dettaglio e istruzione, dove la comprensione delle emozioni umane migliora l'interazione e i processi decisionali. In questa tesi, proponiamo un nuovo metodo per l'identificazione delle emozioni utilizzando i dati EEG.

L' motion joue un r le crucial dans la communication interpersonnelle et la recherche m dicale. Les ordinateurs peuvent identifier les motions travers les expressions faciales, la voix, les clignements des yeux et la posture. Bien que la plupart des tudes se concentrent sur la voix et les expressions faciales, ces m thodes pr sentent des limites. Par exemple, les individus peuvent intentionnellement dissimuler leurs v ritables motions, ou des affections comme la n vrite faciale peuvent alt rer l'expression motionnelle par le biais des signaux faciaux. Pour pallier ces limitations, les chercheurs se sont tourn s vers la reconnaissance des motions bas e sur les signaux lectroenc phalographiques (EEG) p riph riques. Les m thodes bas es sur l'EEG visent d tecter les tats affectifs directement travers l'activit c r brale spontan e, en contournant le syst me nerveux p riph rique. Cette approche est essentielle pour des applications dans les domaines du divertissement, de la sant , des op rations militaires, du commerce de d tail et de l' ducation, o la compr hension des motions humaines am liore l'interaction et les processus de prise de d cision. Dans cette th se, nous proposons une nouvelle m thode d'identification des motions l'aide de donn es EEG.

Emotionen spielen eine entscheidende Rolle in der zwischenmenschlichen Kommunikation und der medizinischen Forschung. Computer k nnen Emotionen anhand von Mimik, Stimme, Blinzelmustern und K rperhaltung erkennen. Die meisten Studien konzentrieren sich zwar auf Stimme und Mimik, doch diese Methoden weisen Einschr nkungen auf. Beispielsweise k nnen Personen ihre wahren Emotionen bewusst verbergen, oder Erkrankungen wie eine Gesichtsnervenentz ndung k nnen den emotionalen Ausdruck durch Mimik beeintr chtigen. Um diese Einschr nkungen zu berwinden, greifen Forscher auf die Emotionserkennung basierend auf peripheren Elektroenzephalogramm-Signalen (EEG) zur ck. EEG-basierte Methoden zielen darauf ab, affektive Zust nde direkt anhand spontaner Gehirnaktivit t zu erkennen und dabei das periphere Nervensystem zu umgehen. Dieser Ansatz ist von entscheidender Bedeutung f r Anwendungen in den Bereichen Unterhaltung, Gesundheitswesen, Milit r, Einzelhandel und Bildung, wo das Verst ndnis menschlicher Emotionen die Interaktion und Entscheidungsprozesse verbessert. In dieser Arbeit stellen wir eine neuartige Methode zur Emotionserkennung mithilfe von EEG-Daten vor.

Emotion plays a crucial role in interpersonal communication and medical research. Computers can identify emotions through facial expressions, voice, blinking patterns, and posture. While most studies focus on voice and facial expressions, these methods have limitations. For example, individuals may intentionally hide their true emotions, or conditions like facial neuritis may impair emotional expression through facial cues. To address these limitations, researchers have turned to emotion recognition based on peripheral electroencephalograph (EEG) signals. EEG-based methods aim to detect affective states directly through spontaneous brain activity, bypassing the peripheral nervous system. This approach is vital for applications in entertainment, healthcare, military operations, retail, and education, where understanding human emotion enhances interaction and decision-making processes.In this thesis, we propose a novel method for emotion identification using EEG data.

In diesem Buch wird ein energieeffizienter N herungsaddierer vorgeschlagen, der eine stromsparende und leistungsstarke Addition ohne gravierende Qualit tseinbu en erm glicht. Der vorgeschlagene Addierer f hrt eine fl cheneffiziente N herungslogik ein, die zum Addieren der niederwertigsten Bits des Addierers verwendet wird. Die Effektivit t des Addierers wird im Vergleich zu den bekannten exakten und approximativen Addierern analysiert, indem er in Tanner und MATLABT implementiert wird Die gr te Herausforderung in der modernen VLSI-Technologie ist die Energieeffizienz aufgrund der erh hten Funktionalit t auf einem einzigen Chip. Die Energieeffizienz kann durch die ungenaue Gestaltung von Schaltkreisen f r einen bestimmten Bereich von Anwendungen, die als fehlertolerante Anwendungen bekannt sind, erreicht werden. In diesem Beitrag wird eine energieeffiziente Addierer-Architektur vorgeschlagen, die sowohl bei der Leistung als auch bei der Geschwindigkeit eine enorme Verbesserung erzielt.Die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Addierers wird durch die Implementierung der vorgeschlagenen und der bestehenden Addiererarchitektur in MATLAB zur Bewertung der Fehlermetriken und in Tanner zur Bewertung der Designmetriken bewertet. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Addierer bei geringem Genauigkeitsverlust gleichzeitig Leistung, Fl che und Verz gerung erheblich reduziert.

Este livro prop e um somador aproximado eficiente em termos energ ticos que proporciona uma adi o de baixo consumo de energia e elevado desempenho sem degrada o grave da qualidade. O somador proposto introduz uma l gica aproximada eficiente em termos de rea que utilizada para somar os bits menos significativos do somador. A efic cia do somador analisada em rela o aos somadores exactos e aproximados bem conhecidos, atrav s da implementa o em Tanner e MATLABT O principal desafio da tecnologia VLSI moderna a efici ncia energ tica devido ao aumento da funcionalidade numa nica pastilha. A efici ncia energ tica pode ser alcan ada atrav s da conce o de circuitos imprecisos para um dom nio espec fico de aplica es conhecido como aplica es tolerantes a erros. Este documento prop e uma arquitetura de somador eficiente do ponto de vista energ tico que consegue uma melhoria tremenda do desempenho em termos de pot ncia e velocidade.A efic cia do somador proposto avaliada atrav s da implementa o da arquitetura de somador proposta e existente no MATLAB para avaliar as m tricas de erro e no Tanner para avaliar as m tricas de design. Os resultados da simula o mostram que o somador proposto reduz significativamente a pot ncia, a rea e o atraso simultaneamente com uma pequena perda de precis o.

This book proposes an energy efficient approximate adder that provides low power high performance addition without severe quality degradation. The proposed adder introduces area efficient approximate logic that is used to adder the least significant bits of the adder. The effectiveness of the adder is analyzed over the well known accurate and approximate adders by implementing on Tanner and MATLAB. The prime challenge in the modern VLSI technology is the energy efficiency due to increased functionality on the single chip. The energy efficiency can be achieved through designing circuit imprecisely for a specific domain of applications known as error tolerant applications. This paper proposes an energy efficient adder architecture that achieves tremendous improvement in both the power and speed performance.The efficacy of the proposed adder is evaluated by implementing the proposed and existing adder architecture on MATLAB to evaluate error metrics and on Tanner to evaluate design metrics. Simulation results show that the proposed adder significantly reduces power, area and delay simultaneously at small loss in accuracy.