Identification of Anisomerous Motor Imagery EEG Signals Based on Complex Algorithms
المؤلفون المشاركون
Duan, Feng
Liu, Rensong
Zhang, Zhiwen
Zhou, Xin
Meng, Zixuan
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Motor imagery (MI) electroencephalograph (EEG) signals are widely applied in brain-computer interface (BCI).
However, classified MI states are limited, and their classification accuracy rates are low because of the characteristics of nonlinearity and nonstationarity.
This study proposes a novel MI pattern recognition system that is based on complex algorithms for classifying MI EEG signals.
In electrooculogram (EOG) artifact preprocessing, band-pass filtering is performed to obtain the frequency band of MI-related signals, and then, canonical correlation analysis (CCA) combined with wavelet threshold denoising (WTD) is used for EOG artifact preprocessing.
We propose a regularized common spatial pattern (R-CSP) algorithm for EEG feature extraction by incorporating the principle of generic learning.
A new classifier combining the K-nearest neighbor (KNN) and support vector machine (SVM) approaches is used to classify four anisomerous states, namely, imaginary movements with the left hand, right foot, and right shoulder and the resting state.
The highest classification accuracy rate is 92.5%, and the average classification accuracy rate is 87%.
The proposed complex algorithm identification method can significantly improve the identification rate of the minority samples and the overall classification performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Rensong& Zhang, Zhiwen& Duan, Feng& Zhou, Xin& Meng, Zixuan. 2017. Identification of Anisomerous Motor Imagery EEG Signals Based on Complex Algorithms. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139856
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Rensong…[et al.]. Identification of Anisomerous Motor Imagery EEG Signals Based on Complex Algorithms. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139856
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Rensong& Zhang, Zhiwen& Duan, Feng& Zhou, Xin& Meng, Zixuan. Identification of Anisomerous Motor Imagery EEG Signals Based on Complex Algorithms. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139856
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1139856
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