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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.15 No.4
- 발행연도
- 2015.12
- 수록면
- 277 - 282 (6page)
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Braincomputer interface (BCI) technology is making advances in the field of humancomputer interaction (HCI). To improve the BCI technology, we study the changes in the electroencephalogram (EEG) signals for six levels of grip strength: 10%, 20%, 40%, 50%, 70%, and 80% of the maximum voluntary contraction (MVC). The measured EEG data are categorized into three classes: Weak, Medium, and Strong. Features are then extracted using power spectrum analysis and multiclass-common spatial pattern (multiclass-CSP). Feature datasets are classified using a support vector machine (SVM). The accuracy rate is higher for the Strong class than the other classes.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Background
3. Experiment
4. EEG Measurement Device
5. Experimental Results
6. Conclusions
References
참고문헌 (9)
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[학술지(정기간행물)] - Ling Guo / 2011 / Automatic feature extraction using genetic programming: An application to epileptic EEG classification / Expert Systems with Applications 38 (8) : 10425 ~ 10436
[학술대회논문] - J. D. R. Millan / 2009 / Asynchronous non-invasive brain-actuated control of an intelligent wheelchair / Proceedings of International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC2009) : 3361 ~ 3364
[학술지(정기간행물)] - 김동은 / 2013 / 악력 세기와 뇌파의 상관관계에 관한 연구 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 19 (9) : 853 ~ 859
[학술지(정기간행물)] - 김동은 / 2013 / BCI 기반 로봇 손 제어를 위한 악력 변화에 따른 EEG 분석 / 한국지능시스템학회 논문지 23 (2) : 172 ~ 177
[학술지(정기간행물)] - 김동은 / 2015 / 의수의 정확한 움직임 제어를 위한 동작 별 뇌파 특징 분류 / 한국지능시스템학회 논문지 25 (1) : 29 ~ 34
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