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저자정보
정종훈 (중앙대학교) 심귀보 (중앙대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2011 제26회 ICROS 학술대회
발행연도
2011.5
수록면
708 - 711 (4page)

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A brain-related biological signals, such as EEG (Electroencephalogram), are known to be important factors for accurate BCI (Brain-Computer Interface) system research. Among others, EEG signals are widely used to research the brain activity, because of their non-invasive, convenient properties. In addition, There are used to people who have normal imagination, but do not handed as Lou Gehrig’s disease. For all the advantages, EEG signals have a critical noise-related limitation. In this paper, a novel method using PCA (Principal Component Analysis) and LDA (Linear Discriminant Analysis) is proposed to classify the EEG signals accurately. By using PCA and LDA, characteristic vectors of the extracted EEG signals are visualized and it can reduce the dimension of the input signals effectively. The result of reduction of dimension is useful for classification process of EEG signals. The classification experiment of motor imaginary prove the efficiency of the proposed method. BCI Competition IV database that provided EEG raw data of motor imaginary is used in this experiment.
#BCI(Brain-Computer Interface) #EEG(Electroencephalography) #PCA(Principal Component Analysis) #LDA(Linear Discriminant Analysis)

목차

Abstract
1. 서론
2. 뇌파 분석
3. EEG 신호의 분류 알고리즘
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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