ท้าทายความจำของคุณ! เล่นเกม N-Back ใหม่ใน Emotiv App
ท้าทายความจำของคุณ! เล่นเกม N-Back ใหม่ใน Emotiv App
ท้าทายความจำของคุณ! เล่นเกม N-Back ใหม่ใน Emotiv App
การตรวจจับอัตโนมัติของสิ่งรบกวน EEG ที่เกิดจากการเคลื่อนไหวของศีรษะโดยใช้ไจโรสโคป
แชร์:
S. O’Regan. ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า, มหาวิทยาลัยคอลล์คอร์ก, คอร์ก, ไอร์แลนด์
บทคัดย่อ
ความจำเป็นในการตรวจจับอุปกรณ์การเคลื่อนไหวของศรีษะที่เชื่อถือได้ในระบบ EEG แบบพกพาได้รับการแสดงให้เห็นในงานก่อนหน้านี้ ในเอกสารนี้เราเสนอการใช้ไจโรสโคปในการตรวจจับสิ่งประดิษฐ์ใน EEG การเก็บรวบรวมคุณสมบัติจะถูกดึงมาจากสัญญาณไจโรสโคปและจัดอันดับโดยใช้ฟังก์ชันการประเมินข้อมูล Mutual Information การวิเคราะห์การแยกเชิงเส้นจะถูกใช้เป็นวิธีการแยกแยะระหว่าง EEG ปกติและสิ่งประดิษฐ์ ตัวจำแนกประเภท Support Vector Machine ถูกนำไปใช้กับสัญญาณคุณสมบัติของไจโรสโคป ผลลัพธ์บ่งชี้การแยกที่ดีระหว่างคุณสมบัติของไจโรสโคปที่ถูกสกัดจาก EEG ปกติและคุณสมบัติที่ถูกสกัดจากสิ่งประดิษฐ์ที่เกิดจากการเคลื่อนไหวของศรีษะ ซึ่งเป็นเหตุผลที่แข็งแกร่งในการรวมสัญญาณไจโรสโคปเป็นคุณสมบัติในการจำแนกสิ่งประดิษฐ์จากการเคลื่อนไหวของศรีษะ.คลิกที่นี่เพื่ออ่านรายงานฉบับเต็ม
S. O’Regan. ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า, มหาวิทยาลัยคอลล์คอร์ก, คอร์ก, ไอร์แลนด์
บทคัดย่อ
ความจำเป็นในการตรวจจับอุปกรณ์การเคลื่อนไหวของศรีษะที่เชื่อถือได้ในระบบ EEG แบบพกพาได้รับการแสดงให้เห็นในงานก่อนหน้านี้ ในเอกสารนี้เราเสนอการใช้ไจโรสโคปในการตรวจจับสิ่งประดิษฐ์ใน EEG การเก็บรวบรวมคุณสมบัติจะถูกดึงมาจากสัญญาณไจโรสโคปและจัดอันดับโดยใช้ฟังก์ชันการประเมินข้อมูล Mutual Information การวิเคราะห์การแยกเชิงเส้นจะถูกใช้เป็นวิธีการแยกแยะระหว่าง EEG ปกติและสิ่งประดิษฐ์ ตัวจำแนกประเภท Support Vector Machine ถูกนำไปใช้กับสัญญาณคุณสมบัติของไจโรสโคป ผลลัพธ์บ่งชี้การแยกที่ดีระหว่างคุณสมบัติของไจโรสโคปที่ถูกสกัดจาก EEG ปกติและคุณสมบัติที่ถูกสกัดจากสิ่งประดิษฐ์ที่เกิดจากการเคลื่อนไหวของศรีษะ ซึ่งเป็นเหตุผลที่แข็งแกร่งในการรวมสัญญาณไจโรสโคปเป็นคุณสมบัติในการจำแนกสิ่งประดิษฐ์จากการเคลื่อนไหวของศรีษะ.คลิกที่นี่เพื่ออ่านรายงานฉบับเต็ม
S. O’Regan. ภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้า, มหาวิทยาลัยคอลล์คอร์ก, คอร์ก, ไอร์แลนด์
บทคัดย่อ
ความจำเป็นในการตรวจจับอุปกรณ์การเคลื่อนไหวของศรีษะที่เชื่อถือได้ในระบบ EEG แบบพกพาได้รับการแสดงให้เห็นในงานก่อนหน้านี้ ในเอกสารนี้เราเสนอการใช้ไจโรสโคปในการตรวจจับสิ่งประดิษฐ์ใน EEG การเก็บรวบรวมคุณสมบัติจะถูกดึงมาจากสัญญาณไจโรสโคปและจัดอันดับโดยใช้ฟังก์ชันการประเมินข้อมูล Mutual Information การวิเคราะห์การแยกเชิงเส้นจะถูกใช้เป็นวิธีการแยกแยะระหว่าง EEG ปกติและสิ่งประดิษฐ์ ตัวจำแนกประเภท Support Vector Machine ถูกนำไปใช้กับสัญญาณคุณสมบัติของไจโรสโคป ผลลัพธ์บ่งชี้การแยกที่ดีระหว่างคุณสมบัติของไจโรสโคปที่ถูกสกัดจาก EEG ปกติและคุณสมบัติที่ถูกสกัดจากสิ่งประดิษฐ์ที่เกิดจากการเคลื่อนไหวของศรีษะ ซึ่งเป็นเหตุผลที่แข็งแกร่งในการรวมสัญญาณไจโรสโคปเป็นคุณสมบัติในการจำแนกสิ่งประดิษฐ์จากการเคลื่อนไหวของศรีษะ.คลิกที่นี่เพื่ออ่านรายงานฉบับเต็ม