Comparison of Electroencephalography Signal ProcessingTechniques in Brain-Computer Interface Applications
Publish place: چهارمین کنفرانس بین المللی علوم و مهندسی
Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 497
This Paper With 9 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICESCON04_156
تاریخ نمایه سازی: 25 آذر 1395
Abstract:
Brain Computer Interface (BCI) systems analyze the Electroencephalography(EEG) signals and translate a person’s intentions into simple commands. Signal processingmethods are essential in such systems and cover: preprocessing, feature extraction, featureselection and classification. Among these processes a model is trained which can predict thelabels of the new data in order to produce a control signal for applying to a BCI system. Inthis study, after filtering and optimizing the epoch window size, training has been done byextracting the suitable feature vector using spatial patterns obtained by the method ofcommon spatial pattern (CSP). After feature extraction, three classifiers namely SupportVector Machine (SVM), Linear Discriminant Analysis (LDA) and Logistic Regression(LogReg) have been trained separately by extracted features and their performance have beenevaluated at the end. The results show the improvement over the previous work.
Keywords:
Brain- Computer- Electroencephalogerphy- Signal- Analyze
Authors
Malihe Kheirandish
Master of Science
Khosrow Hajsadeghi
Professor
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 :