![](/images/graphics-bg.png)
Feature Selection and Classifier Parameters Estimation for EEG Signals Peak Detection Using Particle Swarm Optimization
المؤلفون المشاركون
Mohamad, Mohd Saberi
Mubin, Marizan
Shapiai, Mohd Ibrahim
Adam, Asrul
Mohd Tumari, Mohd Zaidi
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Electroencephalogram (EEG) signal peak detection is widely used in clinical applications.
The peak point can be detected using several approaches, including time, frequency, time-frequency, and nonlinear domains depending on various peak features from several models.
However, there is no study that provides the importance of every peak feature in contributing to a good and generalized model.
In this study, feature selection and classifier parameters estimation based on particle swarm optimization (PSO) are proposed as a framework for peak detection on EEG signals in time domain analysis.
Two versions of PSO are used in the study: (1) standard PSO and (2) random asynchronous particle swarm optimization (RA-PSO).
The proposed framework tries to find the best combination of all the available features that offers good peak detection and a high classification rate from the results in the conducted experiments.
The evaluation results indicate that the accuracy of the peak detection can be improved up to 99.90% and 98.59% for training and testing, respectively, as compared to the framework without feature selection adaptation.
Additionally, the proposed framework based on RA-PSO offers a better and reliable classification rate as compared to standard PSO as it produces low variance model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Adam, Asrul& Shapiai, Mohd Ibrahim& Mohd Tumari, Mohd Zaidi& Mohamad, Mohd Saberi& Mubin, Marizan. 2014. Feature Selection and Classifier Parameters Estimation for EEG Signals Peak Detection Using Particle Swarm Optimization. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051819
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Adam, Asrul…[et al.]. Feature Selection and Classifier Parameters Estimation for EEG Signals Peak Detection Using Particle Swarm Optimization. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051819
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Adam, Asrul& Shapiai, Mohd Ibrahim& Mohd Tumari, Mohd Zaidi& Mohamad, Mohd Saberi& Mubin, Marizan. Feature Selection and Classifier Parameters Estimation for EEG Signals Peak Detection Using Particle Swarm Optimization. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051819
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051819
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)