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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.3
- 수록면
- 199 - 203 (5page)
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A brain–computer interface or BCI provides an alternative method for acting on the world. Brain signals can be recorded from the electrical activity along the scalp using an electrode cap. By analyzing the EEG, it is possible to determine whether a person is thinking about his/her hand or foot movement and this information can be transferred to a machine and then translated into commands. However, we do not know which information relates to motor imagery and which channel is good for extracting features. A general approach is to use all electronic channels to analyze the EEG signals, but this causes many problems, such as overfitting and problems removing noisy and artificial signals. To overcome these problems, in this paper we used a new optimization method called the Fruit Fly optimization algorithm (FOA) to select the best channels and then combine them with CSP method to extract features to improve the classification accuracy by linear discriminant analysis. We also used particle swarm optimization (PSO) and a genetic algorithm (GA) to select the optimal EEG channel and compared the performance with that of the FOA algorithm. The results show that for some subjects, the FOA algorithm is a better method for selecting the optimal EEG channel in a short time.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED WORKS
Ⅲ. PROPOSED METHODS : CHANNEL SELECTION USING FOA
Ⅳ. RESULTS
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
G. Pfurtscheller and F. H. Lopes da Silva, “Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles,” Clinical Neurophysiology, vol. 110, no. 11, pp. 1842-1857, 1999.
T. J. Lee and K. B. Sim, “Vowel classification of imagined speech in an electroencephalogram using the deep belief network,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 1, pp. 59-64, 2015.
M. Jeannerod, “Mental imagery in the motor context,” Neuropsychologia, vol. 33, no. 11, pp. 1419-1432, 1995.
G. Pfurtscheller, C. Neuper, D. Flotzinger, and M. Pregenzer, “EEG-based discrimination between imagination of right and left hand movement,” Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, vol. 103, no. 6, pp. 642-651, 1997.
G. Pfurtscheller and C. Neuper, “Motor imagery and direct brain-computer communication,” Proceedings of the IEEE, vol. 89, no. 7, pp. 1123-1134, 2001.
T. J. Lee and K. B. Sim, “Vowel classification of imagined speech in an electroencephalogram using the deep belief network,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 1, pp. 59-64, 2015.
M. Jeannerod, “Mental imagery in the motor context,” Neuropsychologia, vol. 33, no. 11, pp. 1419-1432, 1995.
G. Pfurtscheller, C. Neuper, D. Flotzinger, and M. Pregenzer, “EEG-based discrimination between imagination of right and left hand movement,” Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, vol. 103, no. 6, pp. 642-651, 1997.
G. Pfurtscheller and C. Neuper, “Motor imagery and direct brain-computer communication,” Proceedings of the IEEE, vol. 89, no. 7, pp. 1123-1134, 2001.
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