Electroencephalography Signal Grouping and Feature Classification Using Harmony Search for BCI
المؤلفون المشاركون
Park, Seung-Min
Lee, Tae-Ju
Sim, Kwee-Bo
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-11-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents a heuristic method for electroencephalography (EEG) grouping and feature classification using harmony search (HS) for improving the accuracy of the brain-computer interface (BCI) system.
EEG, a noninvasive BCI method, uses many electrodes on the scalp, and a large number of electrodes make the resulting analysis difficult.
In addition, traditional EEG analysis cannot handle multiple stimuli.
On the other hand, the classification method using the EEG signal has a low accuracy.
To solve these problems, we use a heuristic approach to reduce the complexities in multichannel problems and classification.
In this study, we build a group of stimuli using the HS algorithm.
Then, the features from common spatial patterns are classified by the HS classifier.
To confirm the proposed method, we perform experiments using 64-channel EEG equipment.
The subjects are subjected to three kinds of stimuli: audio, visual, and motion.
Each stimulus is applied alone or in combination with the others.
The acquired signals are processed by the proposed method.
The classification results in an accuracy of approximately 63%.
We conclude that the heuristic approach using the HS algorithm on the BCI is beneficial for EEG signal analysis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lee, Tae-Ju& Park, Seung-Min& Sim, Kwee-Bo. 2013. Electroencephalography Signal Grouping and Feature Classification Using Harmony Search for BCI. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-496164
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lee, Tae-Ju…[et al.]. Electroencephalography Signal Grouping and Feature Classification Using Harmony Search for BCI. Journal of Applied Mathematics No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-496164
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lee, Tae-Ju& Park, Seung-Min& Sim, Kwee-Bo. Electroencephalography Signal Grouping and Feature Classification Using Harmony Search for BCI. Journal of Applied Mathematics. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-496164
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-496164
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