Simultaneous Channel and Feature Selection of Fused EEG Features Based on Sparse Group Lasso
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-02-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Feature extraction and classification of EEG signals are core parts of brain computer interfaces (BCIs).
Due to the high dimension of the EEG feature vector, an effective feature selection algorithm has become an integral part of research studies.
In this paper, we present a new method based on a wrapped Sparse Group Lasso for channel and feature selection of fused EEG signals.
The high-dimensional fused features are firstly obtained, which include the power spectrum, time-domain statistics, AR model, and the wavelet coefficient features extracted from the preprocessed EEG signals.
The wrapped channel and feature selection method is then applied, which uses the logistical regression model with Sparse Group Lasso penalized function.
The model is fitted on the training data, and parameter estimation is obtained by modified blockwise coordinate descent and coordinate gradient descent method.
The best parameters and feature subset are selected by using a 10-fold cross-validation.
Finally, the test data is classified using the trained model.
Compared with existing channel and feature selection methods, results show that the proposed method is more suitable, more stable, and faster for high-dimensional feature fusion.
It can simultaneously achieve channel and feature selection with a lower error rate.
The test accuracy on the data used from international BCI Competition IV reached 84.72%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Jin-Jia& Xue, Fang& Li, Hui. 2015. Simultaneous Channel and Feature Selection of Fused EEG Features Based on Sparse Group Lasso. BioMed Research International،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056433
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Jin-Jia…[et al.]. Simultaneous Channel and Feature Selection of Fused EEG Features Based on Sparse Group Lasso. BioMed Research International No. 2015 (2015), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056433
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Jin-Jia& Xue, Fang& Li, Hui. Simultaneous Channel and Feature Selection of Fused EEG Features Based on Sparse Group Lasso. BioMed Research International. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1056433
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1056433
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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