Thách thức trí nhớ của bạn! Chơi trò chơi N-Back mới trong ứng dụng Emotiv

  • Thách thức trí nhớ của bạn! Chơi trò chơi N-Back mới trong ứng dụng Emotiv

    Thách thức trí nhớ của bạn! Chơi trò chơi N-Back mới trong ứng dụng Emotiv

Phát hiện tự động các artefact EEG phát sinh từ chuyển động đầu bằng cách sử dụng tín hiệu EEG và cảm biến con quay hồi chuyển

Chia sẻ:

Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Khoa Kỹ thuật Điện và Điện tử, Đại học College Cork, Ireland

Tóm tắt

Ô nhiễm của các tín hiệu EEG bởi các artefacts phát sinh từ chuyển động đầu đã trở thành một trở ngại nghiêm trọng trong việc triển khai các hệ thống phát hiện sự kiện thần kinh tự động trong EEG di động. Trong tài liệu này, chúng tôi trình bày công việc phân loại các artefacts chuyển động đầu này như một lớp riêng biệt và sử dụng máy vector hỗ trợ để tự động phát hiện sự hiện diện của chúng. Việc sử dụng các tín hiệu vật lý bổ sung trong việc phát hiện artefacts chuyển động đầu cũng được nghiên cứu thông qua các bộ phân loại máy vector hỗ trợ được triển khai với sóng gyroscope. Cuối cùng, sự kết hợp của các đặc trưng được trích xuất từ tín hiệu EEG và tín hiệu gyroscope được khám phá nhằm thiết kế một thuật toán kết hợp cả tín hiệu vật lý và sinh lý trong việc phát hiện chính xác các artefacts phát sinh từ chuyển động đầu.Nhấn vào đây để đọc toàn bộ bài viết

Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Khoa Kỹ thuật Điện và Điện tử, Đại học College Cork, Ireland

Tóm tắt

Ô nhiễm của các tín hiệu EEG bởi các artefacts phát sinh từ chuyển động đầu đã trở thành một trở ngại nghiêm trọng trong việc triển khai các hệ thống phát hiện sự kiện thần kinh tự động trong EEG di động. Trong tài liệu này, chúng tôi trình bày công việc phân loại các artefacts chuyển động đầu này như một lớp riêng biệt và sử dụng máy vector hỗ trợ để tự động phát hiện sự hiện diện của chúng. Việc sử dụng các tín hiệu vật lý bổ sung trong việc phát hiện artefacts chuyển động đầu cũng được nghiên cứu thông qua các bộ phân loại máy vector hỗ trợ được triển khai với sóng gyroscope. Cuối cùng, sự kết hợp của các đặc trưng được trích xuất từ tín hiệu EEG và tín hiệu gyroscope được khám phá nhằm thiết kế một thuật toán kết hợp cả tín hiệu vật lý và sinh lý trong việc phát hiện chính xác các artefacts phát sinh từ chuyển động đầu.Nhấn vào đây để đọc toàn bộ bài viết

Simon O’Reganc, Stephen Faul, William Marianne. Khoa Kỹ thuật Điện và Điện tử, Đại học College Cork, Ireland

Tóm tắt

Ô nhiễm của các tín hiệu EEG bởi các artefacts phát sinh từ chuyển động đầu đã trở thành một trở ngại nghiêm trọng trong việc triển khai các hệ thống phát hiện sự kiện thần kinh tự động trong EEG di động. Trong tài liệu này, chúng tôi trình bày công việc phân loại các artefacts chuyển động đầu này như một lớp riêng biệt và sử dụng máy vector hỗ trợ để tự động phát hiện sự hiện diện của chúng. Việc sử dụng các tín hiệu vật lý bổ sung trong việc phát hiện artefacts chuyển động đầu cũng được nghiên cứu thông qua các bộ phân loại máy vector hỗ trợ được triển khai với sóng gyroscope. Cuối cùng, sự kết hợp của các đặc trưng được trích xuất từ tín hiệu EEG và tín hiệu gyroscope được khám phá nhằm thiết kế một thuật toán kết hợp cả tín hiệu vật lý và sinh lý trong việc phát hiện chính xác các artefacts phát sinh từ chuyển động đầu.Nhấn vào đây để đọc toàn bộ bài viết