
Detekcja rytmu P-300 przy użyciu algorytmu ANFIS i ekstrakcji cech falkowych w sygnałach EEG
Nuri Djavit
Zaktualizowano dnia
22 paź 2010

Detekcja rytmu P-300 przy użyciu algorytmu ANFIS i ekstrakcji cech falkowych w sygnałach EEG
Nuri Djavit
Zaktualizowano dnia
22 paź 2010

Detekcja rytmu P-300 przy użyciu algorytmu ANFIS i ekstrakcji cech falkowych w sygnałach EEG
Nuri Djavit
Zaktualizowano dnia
22 paź 2010
Juan Manuel Ramírez-Cortes, Vicente Alarcon-Aquino, Gerardo Rosas-Cholula, Pilar Gomez-Gil, Jorge Escamilla-Ambrosio. World Congress on Engineering and Computer Science
Abstrakt
Potencjał wywołany P300 to sygnał elektroencefalograficzny (EEG) uzyskiwany w obszarze centralno-ciemieniowym mózgu w odpowiedzi na rzadkie lub nieoczekiwane zdarzenia. W niniejszej pracy przedstawiono eksperyment dotyczący wykrywania rytmu P-300 do potencjalnych zastosowań w interfejsach mózg-komputer (BCI) przy użyciu algorytmu Adaptive Neuro Fuzzy (ANFIS). Potencjał wywołany P300 jest uzyskiwany z bodźców wzrokowych, po których następuje reakcja motoryczna badanego. Sygnały EEG są uzyskiwane za pomocą 14-elektrodowego zestawu słuchawkowego Emotiv EPOC. Wstępne przetwarzanie sygnałów obejmuje odszumianie i ślepą separację źródeł przy użyciu algorytmu analizy składowych niezależnych (ICA). Rytm P300 jest wykrywany za pomocą dyskretnej transformaty falkowej (DWT) zastosowanej na wstępnie przetworzonym sygnale jako ekstraktor cech, a następnie wprowadzany do systemu ANFIS. Przedstawiono wyniki eksperymentalne.Kliknij tam, aby przeczytać pełny raport
Juan Manuel Ramírez-Cortes, Vicente Alarcon-Aquino, Gerardo Rosas-Cholula, Pilar Gomez-Gil, Jorge Escamilla-Ambrosio. World Congress on Engineering and Computer Science
Abstrakt
Potencjał wywołany P300 to sygnał elektroencefalograficzny (EEG) uzyskiwany w obszarze centralno-ciemieniowym mózgu w odpowiedzi na rzadkie lub nieoczekiwane zdarzenia. W niniejszej pracy przedstawiono eksperyment dotyczący wykrywania rytmu P-300 do potencjalnych zastosowań w interfejsach mózg-komputer (BCI) przy użyciu algorytmu Adaptive Neuro Fuzzy (ANFIS). Potencjał wywołany P300 jest uzyskiwany z bodźców wzrokowych, po których następuje reakcja motoryczna badanego. Sygnały EEG są uzyskiwane za pomocą 14-elektrodowego zestawu słuchawkowego Emotiv EPOC. Wstępne przetwarzanie sygnałów obejmuje odszumianie i ślepą separację źródeł przy użyciu algorytmu analizy składowych niezależnych (ICA). Rytm P300 jest wykrywany za pomocą dyskretnej transformaty falkowej (DWT) zastosowanej na wstępnie przetworzonym sygnale jako ekstraktor cech, a następnie wprowadzany do systemu ANFIS. Przedstawiono wyniki eksperymentalne.Kliknij tam, aby przeczytać pełny raport
Juan Manuel Ramírez-Cortes, Vicente Alarcon-Aquino, Gerardo Rosas-Cholula, Pilar Gomez-Gil, Jorge Escamilla-Ambrosio. World Congress on Engineering and Computer Science
Abstrakt
Potencjał wywołany P300 to sygnał elektroencefalograficzny (EEG) uzyskiwany w obszarze centralno-ciemieniowym mózgu w odpowiedzi na rzadkie lub nieoczekiwane zdarzenia. W niniejszej pracy przedstawiono eksperyment dotyczący wykrywania rytmu P-300 do potencjalnych zastosowań w interfejsach mózg-komputer (BCI) przy użyciu algorytmu Adaptive Neuro Fuzzy (ANFIS). Potencjał wywołany P300 jest uzyskiwany z bodźców wzrokowych, po których następuje reakcja motoryczna badanego. Sygnały EEG są uzyskiwane za pomocą 14-elektrodowego zestawu słuchawkowego Emotiv EPOC. Wstępne przetwarzanie sygnałów obejmuje odszumianie i ślepą separację źródeł przy użyciu algorytmu analizy składowych niezależnych (ICA). Rytm P300 jest wykrywany za pomocą dyskretnej transformaty falkowej (DWT) zastosowanej na wstępnie przetworzonym sygnale jako ekstraktor cech, a następnie wprowadzany do systemu ANFIS. Przedstawiono wyniki eksperymentalne.Kliknij tam, aby przeczytać pełny raport

Kontynuuj czytanie