![](/images/graphics-bg.png)
Low-Rank Linear Dynamical Systems for Motor Imagery EEG
المؤلفون المشاركون
Fu-chun, Sun
Zhang, Wenchang
Tan, Chuanqi
Liu, Shaobo
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-12-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The common spatial pattern (CSP) and other spatiospectral feature extraction methods have become the most effective and successful approaches to solve the problem of motor imagery electroencephalography (MI-EEG) pattern recognition from multichannel neural activity in recent years.
However, these methods need a lot of preprocessing and postprocessing such as filtering, demean, and spatiospectral feature fusion, which influence the classification accuracy easily.
In this paper, we utilize linear dynamical systems (LDSs) for EEG signals feature extraction and classification.
LDSs model has lots of advantages such as simultaneous spatial and temporal feature matrix generation, free of preprocessing or postprocessing, and low cost.
Furthermore, a low-rank matrix decomposition approach is introduced to get rid of noise and resting state component in order to improve the robustness of the system.
Then, we propose a low-rank LDSs algorithm to decompose feature subspace of LDSs on finite Grassmannian and obtain a better performance.
Extensive experiments are carried out on public dataset from “BCI Competition III Dataset IVa” and “BCI Competition IV Database 2a.” The results show that our proposed three methods yield higher accuracies compared with prevailing approaches such as CSP and CSSP.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Wenchang& Fu-chun, Sun& Tan, Chuanqi& Liu, Shaobo. 2016. Low-Rank Linear Dynamical Systems for Motor Imagery EEG. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099604
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Wenchang…[et al.]. Low-Rank Linear Dynamical Systems for Motor Imagery EEG. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099604
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Wenchang& Fu-chun, Sun& Tan, Chuanqi& Liu, Shaobo. Low-Rank Linear Dynamical Systems for Motor Imagery EEG. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099604
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099604
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)