Correlation Assisted Strong Uncorrelating Transform Complex Common Spatial Patterns for Spatially Distant Channel Data
المؤلفون المشاركون
Kim, Youngjoo
Ryu, Jiwoo
Park, Cheolsoo
Lee, Heejun
Lee, Seung Min
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The Strong Uncorrelating Transform Complex Common Spatial Patterns (SUTCCSP) algorithm, designed for multichannel data analysis, has a limitation on keeping the correlation information among channels during the simultaneous diagonalization process of the covariance and pseudocovariance matrices.
This paper focuses on the importance of preserving the correlation information among multichannel data and proposes the correlation assisted SUTCCSP (CASUT) algorithm to address this issue.
The performance of the proposed algorithm was demonstrated by classifying the motor imagery electroencephalogram (EEG) dataset.
The features were first extracted using CSP algorithms including the proposed method, and then the random forest classifier was utilized for the classification.
Experiments using CASUT yielded an average classification accuracy of 78.10 (%), which significantly outperformed those of original CSP, Complex Common Spatial Patterns (CCSP), and SUTCCSP with p-values less than 0.01, tested by the Wilcoxon signed rank test.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kim, Youngjoo& Ryu, Jiwoo& Lee, Heejun& Lee, Seung Min& Park, Cheolsoo. 2018. Correlation Assisted Strong Uncorrelating Transform Complex Common Spatial Patterns for Spatially Distant Channel Data. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130717
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kim, Youngjoo…[et al.]. Correlation Assisted Strong Uncorrelating Transform Complex Common Spatial Patterns for Spatially Distant Channel Data. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130717
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kim, Youngjoo& Ryu, Jiwoo& Lee, Heejun& Lee, Seung Min& Park, Cheolsoo. Correlation Assisted Strong Uncorrelating Transform Complex Common Spatial Patterns for Spatially Distant Channel Data. Computational Intelligence and Neuroscience. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130717
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130717
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