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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 윤승현
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 동국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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We present a new and complete Neurofeedback system that includes data collection,
signal processing, data analysis, and real-time interaction with PC games. The
system synthesizes the corresponding EEG amplitude judgment conditions in the interaction
and automatically analyzes the data. An auto threshold algorithm is used
to adjust the training parameters in real time to achieve the best training results. In
addition, the report analysis system compares the training data of the same trainer
together in a longitudinal comparison. The system can also easily accept a variety of
game engine production of the game and apply to a variety of age groups.
signal processing, data analysis, and real-time interaction with PC games. The
system synthesizes the corresponding EEG amplitude judgment conditions in the interaction
and automatically analyzes the data. An auto threshold algorithm is used
to adjust the training parameters in real time to achieve the best training results. In
addition, the report analysis system compares the training data of the same trainer
together in a longitudinal comparison. The system can also easily accept a variety of
game engine production of the game and apply to a variety of age groups.
목차
1 서론 12 관련 연구 63 뇌파 신호의 획득 및 처리 104 자동 임계값 계산 14제 1 절 피드백 생성 14제 2 절 자동 임계값 계산 19제 3 절 상용 게임엔진과 연동 215 실험 결과 246 결론 31참 고 문 헌 33
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