مقاله ترکیب فیلترهای مکانی وفرکانسی در سیستم ارتباط مغزباکامپیوتر چندکلاسه مبتنی برپدیده غیرهمزمانی وابسته به رخداد

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله ترکیب فیلترهای مکانی وفرکانسی در سیستم ارتباط مغزباکامپیوتر چندکلاسه مبتنی برپدیده غیرهمزمانی وابسته به رخداد دارای ۷ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله ترکیب فیلترهای مکانی وفرکانسی در سیستم ارتباط مغزباکامپیوتر چندکلاسه مبتنی برپدیده غیرهمزمانی وابسته به رخداد  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله ترکیب فیلترهای مکانی وفرکانسی در سیستم ارتباط مغزباکامپیوتر چندکلاسه مبتنی برپدیده غیرهمزمانی وابسته به رخداد،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله ترکیب فیلترهای مکانی وفرکانسی در سیستم ارتباط مغزباکامپیوتر چندکلاسه مبتنی برپدیده غیرهمزمانی وابسته به رخداد :

تعداد صفحات:۷

چکیده:

Electroencephalography-based brain computer interface is the most appropriate way to translate human thoughts into commands. Motor imagery activities appear as changes in and/or rhythms which varies extremely from one subject to another. ERD/ERS patterns is the most common feature that represent these rhythmic information which are hidden in time, frequency, and space in the sense of brain’s topographic modulations. In this paper we present most recent and powerful techniques of single trial motor imagery classification of optimization the spatial and spectral filters simultaneously, and apply their multiclass extension to a 4- class motor imagery data from BCI Competition III. Our
results show a significant improvement in comparison with winner results of that competition. These are: Common Spatial Patterns (CSP) and its two extensions to the Common Spatio-Spectral Patterns (CSSP), Common Sparse Spectral Spatial Patterns (CSSSP), and also the frequency tuned version of CSP, i.e. the Sub Band CSP (SBCSP). These methods extract our ERD related features, which are then fed to 6 support vector machine classifiers to classify between 4 different movement imageries.