![](/images/graphics-bg.png)
An Efficient Framework for EEG Analysis with Application to Hybrid Brain Computer Interfaces Based on Motor Imagery and P300
المؤلفون المشاركون
Long, Jinyi
Wang, Jue
Yu, Tianyou
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The hybrid brain computer interface (BCI) based on motor imagery (MI) and P300 has been a preferred strategy aiming to improve the detection performance through combining the features of each.
However, current methods used for combining these two modalities optimize them separately, which does not result in optimal performance.
Here, we present an efficient framework to optimize them together by concatenating the features of MI and P300 in a block diagonal form.
Then a linear classifier under a dual spectral norm regularizer is applied to the combined features.
Under this framework, the hybrid features of MI and P300 can be learned, selected, and combined together directly.
Experimental results on the data set of hybrid BCI based on MI and P300 are provided to illustrate competitive performance of the proposed method against other conventional methods.
This provides an evidence that the method used here contributes to the discrimination performance of the brain state in hybrid BCI.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Long, Jinyi& Wang, Jue& Yu, Tianyou. 2017. An Efficient Framework for EEG Analysis with Application to Hybrid Brain Computer Interfaces Based on Motor Imagery and P300. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141295
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Long, Jinyi…[et al.]. An Efficient Framework for EEG Analysis with Application to Hybrid Brain Computer Interfaces Based on Motor Imagery and P300. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141295
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Long, Jinyi& Wang, Jue& Yu, Tianyou. An Efficient Framework for EEG Analysis with Application to Hybrid Brain Computer Interfaces Based on Motor Imagery and P300. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141295
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141295
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)