A New Method Based on EMD and LZ Complexity Algorithms for Discrimination of Mental Tasks
Publish place: 18th Iranian conference on Biomedical Engineering
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 928
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME18_015
تاریخ نمایه سازی: 27 فروردین 1393
Abstract:
In this paper, we search for a suitable technique for discrimination of mental tasks and we succeeded to suggestthe EMD-LZ method by using combination of two process: Empirical mode decomposition(EMD) and improved Lempel- Ziv(LZ) complexity measure. This technique was applied in EEG signals of 7 subjects performing 5 mental tasks. Each mode obtained from the EMD and each EEG channel are fed into improved LZ algorithm. Therefore a feature vector of 30 components is obtained for each trial. The Wilks’ lambda parameter was applied for the selection of the most important variables and reducing the dimensionality of the feature vector. The classification of mental tasks was performed using Linear Discriminate Analysis (LDA). With this method, the average classification over all subjects in database was 92.46%. It was concluded that the EMD-LZ kernel allows getting better performances in the classification of mental tasks than the results obtained with other traditional methods, like spectral analysis.
Keywords:
Authors
s Noshadi
lecturer of Islamic Azad University Qaenat Branch
V Abootalebi
Yazd University, Yazd
M.T Sadeghi
Yazd University, Yazd
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :