基于脑电特征的多模式想象动作识别
左右手运动想象脑电信号的特征分析1
左右手运动想象脑电信号的特征分析1左右手运动想象脑电信号的特征分析随着神经科学研究的不断深入，对人类大脑的认识也越来越深刻。
其中，脑电信号的检测和分析是一项比较常见的研究内容。
对于左右手运动想象所激发的脑电信号，其特征分析具有重要的研究价值和临床应用意义。
1、左右手运动想象激发的脑电信号特征脑电信号是由于神经元活动所产生的小电流，在头皮上表现出来的电位变化。
左右手运动想象激发的脑电信号也表现出一些特征。
一般来说，左右手运动想象产生的脑电信号主要分为μ波和β波两种类型。
其中，μ波的频率在8-13Hz之间，主要与手肌肉的放松状态相关；β波的频率在13-30Hz之间，主要与手肌肉的运动状态相关。
2、左右手运动想象引起的脑电信号的区别对于左右手运动想象产生的脑电信号，通常会存在两种不同类型。
一种是想象左手运动引起的信号，另一种是想象右手运动引起的信号。
这两种信号之间有着一些区别。
首先，想象左手运动引起的信号会比想象右手运动引起的信号更为强烈。
这是因为右手在运动时，受到左半脑皮质支配控制，而左手在运动时，受到右半脑皮质支配控制。
左半脑皮质对左手的控制更为灵活，因此在想象左手运动时，会产生更为强烈的脑电信号。
其次，左右手运动想象引起的脑电信号的位置也有所不同。
想象左手运动引起的信号主要分布在右侧的脑区，而想象右手运动引起的信号则主要分布在左侧的脑区。
这是因为人类大脑的左半脑和右半脑分别控制人体的右半身和左半身运动。
最后，想象左右手的运动方向也会引起脑电信号的差异。
在想象左手向上运动的过程中，会引起右侧脑区的μ波和β波同时增强；而在想象右手向上运动的过程中，却只有左侧脑区的β波显著增强，而μ波的变化相对较小。
3、左右手运动想象的临床意义左右手运动想象激发的脑电信号特征分析，对于神经科学和临床医学都具有重要意义。
首先，通过对左右手运动想象所激发的脑电信号进行分析，可以更加深入地了解大脑对于运动行为的控制机制和神经可塑性。
基于深度学习的运动想象脑电分类共3篇
基于深度学习的运动想象脑电分类共3篇基于深度学习的运动想象脑电分类1基于深度学习的运动想象脑电分类随着现代物联网技术的快速发展，脑电信号越来越受到人们的重视，有着广泛的应用前景，如脑机接口（BCI）等。
运动想象脑电分类是脑机接口的研究重点之一。
本文将介绍基于深度学习的运动想象脑电分类方法及其实现。
运动想象是指在大脑内部模拟外部动作的过程。
人体运动想象活动能够激发许多大脑区域的活跃，从而产生脑电信号。
不同的运动想象对应不同的脑电信号，不同的个体具有不同的脑电信号形态，也存在人际差异。
因此，通过运动想象脑电的分类能够为脑机接口的设计提供有力支持。
传统的脑电分类方法使用线性分类器，如支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）等，但这些方法存在着一些缺陷，如特征选择难、训练过程漫长、过拟合等问题。
而深度学习具有较强的自适应性和泛化能力，被越来越多的研究者用于脑电分类中。
深度学习的核心是神经网络。
神经网络可以实现特征提取和分类，这和传统的脑电分类器不同。
在深度学习中，输入的数据被送入多层神经网络，经过多次非线性转换、特征提取、选择和分类，得到最后的输出。
其中，卷积神经网络（CNN）是应用比较广泛的神经网络之一。
在运动想象脑电分类中，常使用多通道脑电信号。
多通道脑电信号需要进行时间和空间处理，以提取出脑电信号的重要特征。
比如，可以使用小波分析、ICA、PCA等降维方法提取特征。
深度学习中的卷积神经网络可以自动地提取多通道脑电信号的时空特征。
因此，使用卷积神经网络进行分类可以减少特征提取的复杂度，从而提高分类准确率和速度。
卷积神经网络在分类前需要进行训练，训练数据可以使用脑电信号数据集，这样可以从大量数据中挖掘出规律。
运动想象脑电分类的实现示例如下：首先，使用EEG采集多通道脑电信号，采样频率为250Hz。
其次，采用ICA方法进行预处理，降噪和修正漂移。
之后，使用卷积神经网络对多通道脑电信号进行训练和分类，输出结果包括想象的运动类型以及该类型的置信度。
基于脑电信号的手势识别与控制技术研究
基于脑电信号的手势识别与控制技术研究随着科技的不断进步和社会的不断发展，人们对于人机交互方式的要求越来越高。
在这一背景下，传统的机械设备已经不能满足人们的需求，越来越多的人开始融入数字化的世界。
而基于脑电信号的手势识别与控制技术，就是一种重要的新型的人机交互方式。
一、脑电信号的基本原理脑电信号是指人类大脑中，由神经元群体内分泌电信号所产生的电流产物。
脑电信号可以通过头皮和颅骨等人体组织传递到外部。
脑电信号的频率在0.5Hz~100Hz之间，振幅在0.2uV~100uV之间。
二、手势识别的相关研究基于脑电信号的手势识别技术，是指通过获取脑电信号，进行数字信号处理和特征提取，并结合机器学习算法，实现对人体手部动作的识别。
手势识别的研究早在20世纪60年代就开始了。
早期的手势识别技术，主要采用机械手臂和光学识别的方法。
目前，手势识别技术主要有传统机器学习与深度学习两种方法。
传统机器学习技术使用分类算法，如支持向量机（SVM）、k近邻算法（KNN）等，在研究手势识别中具有较高的准确性。
而深度学习则通过对大量数据的训练，学习手势的特征，从而在手势识别中取得了很好的效果。
三、基于脑电信号的手势识别与控制技术的研究进展在基于脑电信号的手势识别与控制技术方面，有很多学者做出了卓越的贡献。
例如，日本东北大学的石井贡、美国卡耐基梅隆大学的梁昌平等，都是这一领域的知名专家。
基于脑电信号的手势识别与控制技术，主要有两种形式。
一种是非侵入式脑电信号采集，这种方法通过外部电极采集人体脑电信号，无需进行手术。
近年来，随着无线脑电信号采集设备的不断进步，非侵入式脑电信号采集方式已经逐渐成为主流。
另一种是侵入式脑机接口。
这种方式需要将电极植入脑部，直接采集脑电信号。
由于手术的风险较大，加之恢复期较长，因此侵入式脑机接口技术目前应用比较少。
四、基于脑电信号的手势控制技术的应用前景基于脑电信号的手势控制技术，将会被广泛应用于未来的智能设备中。
脑电信号特征提取及运动识别技术
脑电信号特征提取及运动识别技术随着人类对大脑的认识日益深入，脑电信号成为了研究人类脑部活动的重要工具。
脑电信号是通过电极记录到的大脑神经元活动的电流变化，这些信号包含了大量宝贵的信息，对于理解人类的认知功能以及疾病的诊断和治疗起着重要作用。
脑电信号的特征提取是脑电信号处理中的关键环节，它通过对脑电信号进行分析和计算，提取出能够反映脑活动特征的参数。
常用的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
时域特征是对脑电信号在时间上的特性进行分析，比如振幅、波形、幅度等。
这些特征可以反映出脑电信号的振幅随时间的变化规律，从而为脑电信号的运动识别提供参考依据。
频域特征则是通过对脑电信号进行频谱分析，提取出频率分量的特性。
例如，主导频率反映了大脑神经元的同步活动状态，频谱能量反映了不同频段的能量分布情况。
通过对这些特征的提取和分析，可以准确判断脑电信号的频域特性，进而用于运动识别。
时频域特征结合了时域和频域的特性，通过在时间和频率两个维度上同时进行分析，更全面地了解脑电信号的特征。
时频域特征包括小波变换系数、经验模态分解等方法，可以提取出脑电信号在不同时间和频率上的特征，从而实现更精确的运动识别。
运动识别是脑电信号特征提取的重要应用之一。
通过分析脑电信号，可以准确捕捉到人类的运动意图，进而控制外部设备的运动。
例如，通过提取脑电信号特征来识别上肢运动的动作模式，可以为假肢、康复装置等提供精准的运动控制。
在近年来，脑电信号特征提取及运动识别技术取得了不少重要的进展。
随着计算机算力和运算速度的提升，研究者们能够利用更复杂、更精确的算法来实现脑电信号特征提取。
例如，深度学习方法的兴起，为脑电信号的特征提取和运动识别带来了全新的思路。
通过搭建深度神经网络模型，可以更有效地提取脑电信号中的抽象特征，并实现更高准确率的运动识别。
脑电信号特征提取及运动识别技术的应用潜力巨大。
它在医疗领域中有着广泛的应用前景。
例如，对于肌萎缩性侧索硬化症等运动神经元疾病的患者来说，通过分析脑电信号，可以实现准确的运动识别，从而辅助病情的判断和治疗的规划。
基于运动想象的脑电信号分类算法的研究与实现
基于运动想象的脑电信号分类算法的研究与实现脑电信号分类算法是指通过对脑电信号进行处理和分析，识别出不同种类的脑电活动模式。
在临床医学和神经科学研究领域中，脑电信号分类算法得到了广泛的应用。
运动想象是指通过想象不同的运动动作来产生相应的脑电信号，从而实现对运动想象的分类。
本文将介绍基于运动想象的脑电信号分类算法的研究与实现。
一、算法原理主要基于脑电信号的特征提取和分类器的设计实现，具体步骤如下所示。
1.数据获取和预处理通过脑电机头带将受试者的脑电信号采集下来，并对采集的信号进行滤波和降噪处理，以提高信号的质量。
2.特征提取运动想象产生的脑电信号具有一定的时域和频域特征，可以通过信号处理技术对其进行提取。
包括时域特征和频域特征两类。
时域特征包括平均值、方差、偏度、峰度等；频域特征包括功率谱密度、自适应滤波器等。
3.分类器设计将提取出的特征作为输入，通过机器学习算法进行分类，主要包括支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯等算法。
二、实验设计本文的实验是基于运动想象产生的脑电信号分类实现的。
一共邀请了6名受试者参与实验，其中3名为男性，3名为女性，年龄在20岁到30岁之间。
参与者需要在将左右手和双脚想象成运动状态并保持想象10秒钟，共进行了300次实验。
对于脑电信号的采集，使用了Emotiv公司的EOP-01脑电机头带，采样频率为256Hz。
对采集到的信号进行滤波和降噪处理，取出采集的信号中频率在8Hz到30Hz之间的信号。
对提取出来的特征进行归一化处理，保证所有特征在相同的尺度上进行比较。
使用了神经网络算法进行分类，网络结构为3层，其中输入层为特征层，隐层为5个节点，输出层为4个节点，分别代表左手、右手、左脚和右脚的分类。
实验结果表明，该算法能够实现对运动想象的分类，分类精度达到了90%以上。
三、结论。
基于想象运动思维的脑电信号分析研究
基于想象运动思维的脑电信号分析研究基于想象运动思维的脑电信号分析研究【引言】脑电信号分析是神经科学研究中的重要方向之一，它通过记录脑电活动可以帮助我们了解大脑的功能和机制。
随着技术的进步，人们开始尝试利用脑电信号分析来实现思维控制，其中基于想象运动思维的方法引起了广泛关注。
本文将就基于想象运动思维的脑电信号分析进行研究和探讨。
【主体部分】为了更好地理解基于想象运动思维的脑电信号分析，我们首先要了解脑电信号和想象运动思维的基本原理。
脑电信号是通过脑电图来记录脑部神经元活动产生的电信号。
当人进行意图动作、观看动作或想象运动时，大脑的运动区域会产生特定的脑电活动。
这种活动可以被记录下来，并用于解码运动意图。
想象运动思维是指在没有真正执行运动的情况下，通过想象运动来刺激脑电活动，从而实现对外部设备的控制。
这种思维模式可以应用于脑机接口技术，帮助残障人士恢复运动能力。
通过监测想象运动时大脑辅助运动区域的脑电活动，可以识别出被想象的运动类型和意图，并将其翻译成对应的命令，进而控制外部设备。
如何准确地识别和分类不同的想象运动类型是基于想象运动思维的脑电信号分析的核心问题之一。
一种常用的方法是使用机器学习算法来对脑电信号进行特征提取和分类。
通过提取脑电信号的时频特征、空间特征以及时空特征等，结合相应的模式识别算法，可以有效地识别不同的想象运动类型。
在想象运动思维的脑电信号分析中，还存在一些挑战和限制。
首先，每个人的大脑结构和功能都不尽相同，因此所识别的脑电信号模式无法完全一致，个体间的差异需要进行合理的校正。
其次，在现有技术下，识别的速度和准确度还不够理想，对于实时控制外部设备仍然存在局限。
此外，脑电信号易受到噪声和干扰的影响，需要通过相应的信号预处理方法来提高信噪比。
【应用前景】尽管基于想象运动思维的脑电信号分析还存在一些问题，但其在神经医学和脑机接口领域的应用前景仍然十分广阔。
一方面，利用想象运动思维的脑电信号分析可以帮助残疾人士恢复运动能力，提高生活质量。
结合运动想象和动作观察的伸-握动作识别方法
Vol53 No10Oct*2019第53卷第10期西安交通大学学报2019 年 10 月JOURNAL OF XI'AN JIAOTONG UNIVERSITYDOI ： 10. 7652/xjtuxb201910021结合运动想象和动作观察的伸-握动作识别方法王保增S 李大海2,张进华S 洪军S 仲文远1).西安交通大学现代设计与转子轴承系统教育部重点实验室,710049，西安；2.西安航天动力试验技术研究所，710100,西安)摘要：为了获取单侧手部在伸-握动作下与运动想象直接相关的脑电信号(EEG)特征并实现精细动作有效识别，提出了结合运动想象和动作观察的单侧手部伸-握动作精细识别方法$首先，设计了结合运动想象和动作观察的复合范式，增强了伸-握动作所对应大脑皮层的激活程度,并探索了在运动想象、运动观察和复合范式下大脑皮层的激活规律；然后利用小波变换重构各个通道EEG 并计算相应多尺度q ，并通过共空间模式获取伸-握动作所对应EEG 特征；最后利U 用线性判别式法从EEG 特征中识别“伸开”和“握拳”精细动作。
实验结果表明：相比单一实验范式的运动想象或动作观察，该方法在低频(5〜20 Hz)时更能有效地激活运动区和枕区的神经元；同时，“伸开”动作对应EEG 的多尺度q 明显大于“握拳”动作的q 值，实现了单侧手部伸-握动作精细意图感知，其平 均正确率可达85. 7% $关键词：脑电信号；运动想象；动作观察；伸-握动作中图分类号：R318 04 文献标志码：A 文章编号：0253-987X(2019)10-0151-08A Recognition Method of Spread and Grasp Actions CombiningMotion Imagination and Action ObservationWANG Baozengi , LI Dahai 2, ZHANG Jinhua 1 , HONG Jun 1 , ZHONG Wenyuan 1(1. Key Laboratory of Education Ministry for Modern Design and Rotor-Bearing System, Xi'an Jiaotong Universty,710049, Xi'an , China ； 2. Xi ?an Aerospace Propulsion Test Technology Insttute , 710100, Xi'an , China )Abstract ：A recognition method for spread and grasp actions of a hand that combines motionimaginationandaction observation is proposed to obtain electroencephalogram (EEG) featurethatisdirectlyrelevantto motor imagery of spread and grasp movementsofthehandandto e f ectively identify fine actions. First!a compound paradigm that combines motorimageryandactionobservation (shortforcompoundparadigm )isdesignedtoenhanceactivationofthehumancerebralcortexassociated withthespreadandgraspactionsofahand.Activationrulesofthecerebral cortex are investigated under motor imagery! action observation and compoundparadigm.Then !EEGisreconstructedforeachchannelbyusingawaveletreconstructionandthemultiscaleentropyofEEGiscalculated.EEGfeaturesofspreadandgraspactionsofthehandareextracted through a common spatial pattern. Finally, both the 4 spread' and 4 grasp ' actions are identified from EEG features based on a linear discriminant method. Experimental results andcomparisons with a single paradigm of motor imagery or action observation show that the 收稿日期：2019-03-16$作者简介：王保增(1984-),男，博士生；张进华(通信作者)，男，副教授，博士生导师$基金项目：十三五装备预研领域基金资助项目(61400030701)网络出版时间：2019-08-01网络出版地址：http ：//kns. cnki. net/kcms/detail/61. 1069. T. 20190801. 1058 002. html152西安交通大学学报第53卷proposed method e f ectively activates neurons in motor cortex and occipital cortex in low frequencies(5-20Hz),and the multi-scale entropy of"spread'action from reconstructed EEG is obviously larger than that of"grasp，action.The fine intention perception of spread and grasp actions of one hand is realized,and an average accuracy rate of85.7%is achieved.Keywords:electroencephalogram；motion imagination；action observation；spread and grasp action手部运动功能障碍是脑卒中最常见后遗症之一，利用运动想象的脑机接口技术可辅助患者进行主动康复训练以达到运动功能恢复的目的'1（。
基于运动想象脑电信号的特征提取与分类
超， 等． 基 于 压 力 控 制 的 常 分 离 式
双 离合 器膜 片 弹 簧 设 计 与 仿 真 Ｉ － Ｊ ］ ． 装 甲 兵 工 程 学 院 学
摘要 ： 针 对 脑一 机 接 口研 究 中运 动 想 象 脑 电信
号 的模 式识 别 问题 ， 利用 Ｃ ３ ， Ｃ ４ 电 极 处 采 集 的 信
号， 通 过 离散 小 波 变化 （ ＤＷ Ｔ） 进 行 特征 提 取 ， 使 用
ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｄｅ ａ ｎ ｄ Ｃ４ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｄｅ ．Ｓｅ ｃ ｏｎ ｄｌ ｙ，ｔ ｈ ｅ ｐａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｓ ａ ｃ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｉ ｓ ｈｅ ｄ ｂｙ ｔ ｈｅ ｕｓ ｅ ｏ ｆ ｓ ｕ ｐｐ ｏｒ ｔ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎｅ ｏｎ ｔ ｈｅ ｐｒ ｏ ｂｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ｆ ｔ ａ ｎｄ ｒ ｉ ｇ ｈｔ ｈ ａ ｎｄ ｍｏ ｖｅ ｍｅ ｎｔ ｉ ｍａ ｇｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏｎ． Ｋｅ ｙБайду номын сангаас ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｂｒ ａ ｉ ｎ —ｃ ｏｍｐｕ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｔ ｅ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ；ｍｏ ｔ ｏ ｒ
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ｓ ｕｐ ｐｏ ｒ ｔ ｖｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｍａ ｃ ｈｉ ｎ ｅ
脑一 机接 口（ Ｂ Ｃ Ｉ ） 是 一 种 不 依 赖 于 正 常 的 由 外
围神经 和肌 肉组 成 的输 出通道 的通 讯 系统［ １ ］ 。大 脑 在 进行 思维 活动 、 产 生 动 作 意 识 之前 和 动 作 执 行 之 后， 或者 受试 者受 到外 界刺 激 的时候 ， 其 神经 系统会 产 生一 系列 的生 物 电活 动 变 化 ， Ｂ Ｃ Ｉ 系 统 将 这 些 生 物 电信 号采 集 出来 作 为 动作 即将 发 生 的 特 征信 号 ，
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（ 天津大学精 密仪 器与光电子工程学 院 ，天津 ３ ０ ７ ） ０ ０２ 摘 要 ：对不 同部位肢体 想象动作诱发 的脑 电特 征进行辨识 ， 并提取 出对应的思维信 息， 这是 实现 脑一 交互的 经典 方 机
（ｃ ｏ ｌ ｆ ｒｃｓ ｎＩｓ ｕ ｎ ｎ ｐｏＥｅｔ ｎｃ ｎ ｉｅｒ ｇ ｉ ｊ ｎｖ ｒｉ Ｓ ｈ ｏ ｅｉ ｏ ｔ ｍｅｔ ｄＯ ｔ— ｌ ｒ ｉｓ ｇ ｅｉ ，Ｔａ ｉ Ｕ ｉｅｓｙ，Ｔａｊ ０ ０ ２ ｈｎ） ｏＰ ｉ ｎｒ ａ ｃｏ Ｅ ｎ ｎ ｎｎ ｔ ｉ ｉ ３ ０ ７ ，Ｃ ｉａ ｎｎ
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第 ４ ３卷 第 １ ０期 ２１ ０ ０年 １ Ｏ月
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Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｉｎ ｉ ｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｒ ａ ａ ｊ Ｕ ｉｅ ｓｔ ｏＴ ｎ ｙ
０ｃ． ｔ ２０１ ０
基 于脑 电特 征 的 多模 式 想 象 动作 识别
中 图分 类 号 ：Ｔ １ Ｐ８ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：０ ９ —１ ７ ２ １ ） ００ ９ ６ ４ ３２ ３ （０ ０ １—８ ５０
Ｍ ｕ ｔ— ｔ ｅ ｎ ｏ ｏ ｍ ａ ｅ ｙ Ｒｅ ｏ ｎｉｉ ｎ ｌｉＰａ ｔ ｒ Ｍ ｔ ｒ Ｉ ｇ ｒ ｃ ｇ ｔｏ Ｂａ ｅ ｏ ｓ ｄ ｎ ＥＥＧ ａｔ ｅ Ｆｅ ｕｒ ｓ
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别． 本方 法对 于 ４种不 同肢 体部位 的识 别可 以达到较 高的正确 率（５７ ％ ． ８ ．１ ） 结果表 明， 多模 式想 象动作 的诱发 脑 电特 征信 息具有 明显的空间特异性 ， 以用于脑一 交互思维任务的识别和提取 ， 可 机 值得进 一步研 无 关键词 ：脑一 机接 口；多模 式想象动作 ；事件相关 去同步 ；Ｆｓｅ 分析 ；支持 向量机 ｉ பைடு நூலகம் ｈ
ｔ ｎｓｎ ｈｏ ｉａｉｎ ｆ ｍ ｌ－ａｔ ｎ ｉ ｇｎｒ ｖ ｍｅ ｔ ｖ ｋ ｄ Ｅ Ｇ ｉｎ ｌ ｏ ｐｃ ｌ ｕ ｊｃｓ Ｔ ｅ ｈ ｕ － ｉ ／ｙ ｃｒｎｚｔ ｏ ｍｕｔ ｐ ｔ ｒ ｏ ｏ ｒ ｉ ｅ ｍａ ｉａｙ ｍｏ ｅ ｎ ｏ ｅ Ｅ ｓｇ ａｓ ｆｔ ｉａ ｓｂｅｔ． ｈ ｎｔｅｓｐ ｅ ｙ
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法之 一 ， 统 的 左 、 手 双 想 象 动作 诱 发 模 式 下 信 息转 化 效 率较 低 ， 传 右 引入 多个 肢 体 部 位 想 象动 作 的 多模 式 转 化 方 法可 望
改善这一缺点． 用二 维时频分析 结合 Ｆｓｅ 采 ｉ ｒ分析 的方法 ， ｈ 从典型 受试者 的多模 式想象动作脑 电信号 中提取 出有利 于 分类识别 的事件相 关去 同步化和 同步化特 征信 息 ， 再使 用支持 向量机 建立双层 分类 器对 多模式 想象动作进行 分类识
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｍ ｏ ｏ ｍａ ｅ ｙ ｉ ｌ ｓ ｉ ａ ｓｒ ｃ ： ｔ ｒ ｉ ｇ ｒ ｓ ａ ｃ ａ ｓｃ ｌ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｒ ｉ — ｏ ｔ ｏ ｎ ｂ ａ ｎ ｃ ｍｐ ｔ ｒ ｉ ｔ ｒ ｃ ｉ ｎ，ｉ ｉ ｈ ＥＥＧ ｅ ｔ ｒ ｓ ｅ ｏ ｅ ｙ ｕｅ ｎｅ ａ ｔ ｏ ｎ ｗｈ ｃ ｆａｕ ｅ ｖ ｋ ｄ ｂ ｉ ｇ ｎ ｒ ｏ ｙ ｍｏ ｅ ｅ ｔ ｒ ｅ ｏ ｎ ｚ ｄ ａ ｄ ｔ ｕ ｈ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｘ ｒ ｃ ｅ ． ｗｅ ｅ ， ｈ ｒ ｄ ｔ ｎ ｌ ｕ ｌ ａ ｍ ｍａ ｉ ａ ｙ ｂ ｄ ｖ ｍ ｎ ｓ ａ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｅ ｎ ｈｏ ｇ ｔｉ ｏ ｍ ｔｏ ｅ ｔａ ｔ ｄ Ｈｏ ｖ ｒ ｔ ｅｔａ ｉｉ ａ ａ Ｒｅ ｎ ｓ ｏ ｄ ｐ ｗｉ ｅ ｔｒｇ ｔ ｈ ｎ ａ ｏ ｅ ｃ ｅ ｃ ｆ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｒ ｎ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ．Ｉ ｈ ｓ ｐ ｐｅ ｎ ｒ ｄ ｃ ｔ ｌｆ／ｉ ｈ ａ ｄ ｈ ｓ ｌ ｗ ｆ ｉｎ ｙ ｏ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｔａ ｓ ｏ ｈ ｉ ｍ ｔｏ ｎ ｔ ｉ ａ ｒ ｗｅ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ａ ｍｕ ｔ ｐ Ｒｅ ｎ ｌｉ ａ ｒ —