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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2023 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.14 No.1
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 49 - 53 (5page)
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Brain controlled Prosthetics, utilizing electroencephalography (EEG), could potentially provide movement rehabilitation for people with movement disorders, though the process of converting brain thoughts into correct movements is challenging. Recent advances in machine learning, particularly deep neural networks, have improved the accuracy of computer vision systems in pattern recognition and classification. Although, it is necessary to compare classical EEG signal processing algorithms with advanced machine learning-based variants, such as those used in Brain-Computer Interfaces (BCIs). In this paper, we improved the performance of the machine model by adding multiple artifact removal techniques such as independent component analysis (ICA) and principal component analysis (PCA). We analyze the overall performance of the developed model which is much better than the state-of-art technique. These findings would aid BCI researchers in choosing a pipeline that is appropriate for their purpose and could aid in the creation of robot-aided therapies or serve as an interface for assistive technology.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. MATERIALS AND METHODS
Ⅲ. Results and Discussion
Ⅳ. Conclusion and Future work
REFERENCES
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