Multi-class classification of EEG in a brain-computer interface
The brain-computer interface (BCI) has drawn much interest for its broad potential in clinical applications, to restore motor control and communication ability to the disabled. Using electroencephalography (EEG) to record brain activity, data collected can be used to train classifiers for predicting...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Chong, Cherrie Ning Hui |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Dr Smitha Kavallur Pisharath Gopi |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
2018
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://hdl.handle.net/10356/76129 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
EEG waveform class based brain computer interface
بواسطة: Cheung, Mile Kwok Yue.
منشور في: (2010) -
Brain computer interface via EEG signals
بواسطة: Koh, Ji Peng
منشور في: (2018) -
Robust classification of EEG signal for brain-computer interface
بواسطة: THULASIDAS, Manoj, وآخرون
منشور في: (2006) -
Recognizing EEG signals for brain-computer interface based on machine learning
بواسطة: Liu, Chang
منشور في: (2019) -
EEG data space adaptation to reduce intersession nonstationarity in brain-computer interface
بواسطة: Arvaneh, Mahnaz, وآخرون
منشور في: (2014)