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저자정보
Nasir Rashid (National University of Sciences and Technology) Fahad Mahmood (National University of Sciences and Technology) Javaid Iqbal (National University of Sciences and Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2018
발행연도
2018.10
수록면
508 - 512 (5page)

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Brain computer interface (BCI) is targeted for decoding the EEG (Electroencephalogram) signals that the human brain generates which are beneficial for the paraplegic patients. These EEG signals are slow cortical potentials that are directly recorded from scalp thus cortical neuronal activity is explored via non-invasive electrodes. These EEG signals are then further utilized for performing various operations which the paraplegic patients are unable to perform. This research article presents a novel architecture of classification of four finger movements (thumb movement, index finger movement, middle and index finger combined movement and fist movement) of the right hand on the basis of EEG (Electroencephalogram) data of the movements. The presented architecture utilizes Guided filter for reduction of noise (artefacts) from EEG signals alpha and beta band (8-30 Hz). As this band contains the maximum information of movement in terms of motor imagery. Rank Transform is employed as feature extraction approach for further enhancement of processed EEG signals. Two stage Logistic Regression classifier is finally employed for classification of movements using processed EEG signals. The experimental results demonstrate the accuracy, robustness and computational complexity of the proposed approach and have significant improvement as compared with recent architectures for EEG classification.
#Brain Computer Interface (BCI) #Rank Transform (RT) #Guided Filtering #EEG #Logistics Regression

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. PROPOSED ARCHITECTURE
3. RESULTS AND DISCUSSION
4. CONCLUSION AND FUTURE WORK
REFERENCES

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-003538698