An Optimized Channel Selection Method Based on Multifrequency CSP-Rank for Motor Imagery-Based BCI System
المؤلفون المشاركون
Wang, Xingyu
Feng, Jian Kui
Jin, Jing
Daly, Ian
Zhou, Jiale
Niu, Yugang
Cichocki, Andrzej
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-05-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Background.
Due to the redundant information contained in multichannel electroencephalogram (EEG) signals, the classification accuracy of brain-computer interface (BCI) systems may deteriorate to a large extent.
Channel selection methods can help to remove task-independent electroencephalogram (EEG) signals and hence improve the performance of BCI systems.
However, in different frequency bands, brain areas associated with motor imagery are not exactly the same, which will result in the inability of traditional channel selection methods to extract effective EEG features.
New Method.
To address the above problem, this paper proposes a novel method based on common spatial pattern- (CSP-) rank channel selection for multifrequency band EEG (CSP-R-MF).
It combines the multiband signal decomposition filtering and the CSP-rank channel selection methods to select significant channels, and then linear discriminant analysis (LDA) was used to calculate the classification accuracy.
Results.
The results showed that our proposed CSP-R-MF method could significantly improve the average classification accuracy compared with the CSP-rank channel selection method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Feng, Jian Kui& Jin, Jing& Daly, Ian& Zhou, Jiale& Niu, Yugang& Wang, Xingyu…[et al.]. 2019. An Optimized Channel Selection Method Based on Multifrequency CSP-Rank for Motor Imagery-Based BCI System. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129587
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Feng, Jian Kui…[et al.]. An Optimized Channel Selection Method Based on Multifrequency CSP-Rank for Motor Imagery-Based BCI System. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129587
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Feng, Jian Kui& Jin, Jing& Daly, Ian& Zhou, Jiale& Niu, Yugang& Wang, Xingyu…[et al.]. An Optimized Channel Selection Method Based on Multifrequency CSP-Rank for Motor Imagery-Based BCI System. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129587
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129587
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