![](/images/graphics-bg.png)
An Adaptive Calibration Framework for mVEP-Based Brain-Computer Interface
المؤلفون المشاركون
Yao, Dezhong
Zhang, Yangsong
Li, Fali
Ma, Teng
Li, Peiyang
Xu, Peng
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Electroencephalogram signals and the states of subjects are nonstationary.
To track changing states effectively, an adaptive calibration framework is proposed for the brain-computer interface (BCI) with the motion-onset visual evoked potential (mVEP) as the control signal.
The core of this framework is to update the training set adaptively for classifier training.
The updating procedure consists of two operations, that is, adding new samples to the training set and removing old samples from the training set.
In the proposed framework, a support vector machine (SVM) and fuzzy C-mean clustering (fCM) are combined to select the reliable samples for the training set from the blocks close to the current blocks to be classified.
Because of the complementary information provided by SVM and fCM, they can guarantee the reliability of information fed into classifier training.
The removing procedure will aim to remove those old samples recorded a relatively long time before current new blocks.
These two operations could yield a new training set, which could be used to calibrate the classifier to track the changing state of the subjects.
Experimental results demonstrate that the adaptive calibration framework is effective and efficient and it could improve the performance of online BCI systems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ma, Teng& Li, Fali& Li, Peiyang& Yao, Dezhong& Zhang, Yangsong& Xu, Peng. 2018. An Adaptive Calibration Framework for mVEP-Based Brain-Computer Interface. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132253
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ma, Teng…[et al.]. An Adaptive Calibration Framework for mVEP-Based Brain-Computer Interface. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2018 (2018), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132253
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ma, Teng& Li, Fali& Li, Peiyang& Yao, Dezhong& Zhang, Yangsong& Xu, Peng. An Adaptive Calibration Framework for mVEP-Based Brain-Computer Interface. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132253
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132253
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)