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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Thanh Ha Nguyen (중앙대학교) Seung-Min Park (중앙대학교) Kwang-Eun Ko (중앙대학교) Kwee-Bo Sim (중앙대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제23권 제2호
발행연도
2013.4
수록면
178 - 183 (6page)

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In this study, we proposed a method for electroencephalogram (EEG) classification using invariant CSP at special channels for improving the accuracy of classification. Based on the naive EEG signals from left and right hand movement experiment, the noises of contaminated data set should be eliminate and the proposed method can deal with the de-noising of data set. The considering data set are collected from the special channels for right and left hand movements around the motor cortex area. The proposed method is based on the fit of the adjusted parameter to decline the affect of invariant parts in raw signals and can increase the classification accuracy. We have run the simulation for hundreds time for each parameter and get averaged value to get the last result for comparison. The experimental results show the accuracy is improved more than the original method, the highest result reach to 89.74%.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Simulation of EEG Signals Classification for Real Hand Movements
4. Experimental Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (12)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2014-020-002620827