![](/images/graphics-bg.png)
Selection of Neural Oscillatory Features for Human Stress Classification with Single Channel EEG Headset
المؤلفون المشاركون
Anwar, Syed Muhammad
Umar Saeed, Sanay Muhammad
Majid, Muhammad
Awais, Muhammad
Alnowami, Majdi
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A study on classification of psychological stress in humans using electroencephalography (EEG) is presented.
The stress is classified using a correlation-based feature subset selection method that efficiently reduces the feature vector length.
In this study, twenty-eight participants are involved by filling in the perceived stress scale-10 (PSS-10) questionnaire and their EEG is also recorded in closed eye condition to measure the baseline stress.
The recorded data is labelled on the basis of the stress level that is indicated by the participant’s PSS score.
The feature selection method has shown that, among the EEG oscillations, low beta, high beta, and low gamma are the most significant neural oscillations for classifying human stress.
The proposed method not only reduces the time to build a classification model but also improves the classification accuracy up to 78.57% using a single channel wearable EEG device.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Umar Saeed, Sanay Muhammad& Anwar, Syed Muhammad& Majid, Muhammad& Awais, Muhammad& Alnowami, Majdi. 2018. Selection of Neural Oscillatory Features for Human Stress Classification with Single Channel EEG Headset. BioMed Research International،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124128
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Umar Saeed, Sanay Muhammad…[et al.]. Selection of Neural Oscillatory Features for Human Stress Classification with Single Channel EEG Headset. BioMed Research International No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124128
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Umar Saeed, Sanay Muhammad& Anwar, Syed Muhammad& Majid, Muhammad& Awais, Muhammad& Alnowami, Majdi. Selection of Neural Oscillatory Features for Human Stress Classification with Single Channel EEG Headset. BioMed Research International. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1124128
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1124128
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)