Magyar
Toggle navigation
Tudóstér
Magyar
Tudóstér
Keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Egyszerű keresés
Összetett keresés
CCL keresés
Böngészés
Saját polc tartalma
(
0
)
Korábbi keresések
CCL parancs
CCL
Összesen 1 találat.
#/oldal:
12
36
60
120
Rövid
Hosszú
MARC
Részletezés:
Rendezés:
Szerző növekvő
Szerző csökkenő
Cím növekvő
Cím csökkenő
Dátum növekvő
Dátum csökkenő
1.
001-es BibID:
BIBFORM108683
035-os BibID:
(Cikkazonosító)1932 (WoS)000941838200001 (Scopus)85148970625
Első szerző:
Xie, Yu
Cím:
Classification of Motor Imagery EEG Signals Based on Data Augmentation and Convolutional Neural Networks / Yu Xie, Stefan Oniga
Dátum:
2023
ISSN:
1424-8220
Megjegyzések:
In brain-computer interface (BCI) systems, motor imagery electroencephalography (MIEEG) signals are commonly used to detect participant intent. Many factors, including low signal-tonoise ratios and few high-quality samples, make MI classification difficult. In order for BCI systems to function, MI-EEG signals must be studied. In pattern recognition and other fields, deep learning approaches have recently been successfully applied. In contrast, few effective deep learning algorithms have been applied to BCI systems, especially MI-based systems. In this paper, we address these problems from two aspects based on the characteristics of EEG signals: first, we proposed a combined time-frequency domain data enhancement method. This method guarantees that the size of the training data is effectively increased while maintaining the intrinsic composition of the data. Second, our design consists of a parallel CNN that takes both raw EEG images and images transformed through continuous wavelet transform (CWT) as inputs. We conducted classification experiments on a public data set to verify the effectiveness of the algorithm. According to experimental results based on the BCI Competition IV Dataset2a, the average classification accuracy is 97.61%. A comparison of the proposed algorithm with other algorithms shows that it performs better in classification. The algorithm can be used to improve the classification performance of MI-based BCIs and BCI systems created for people with disabilities.
Tárgyszavak:
Műszaki tudományok
Villamosmérnöki tudományok
idegen nyelvű folyóiratközlemény külföldi lapban
folyóiratcikk
motor imagery (MI)
electroencephalogram (EEG)
data augmentation (DA)
convolutional neural network (CNN)
Megjelenés:
Sensors. - 23 : 4 (2023), p. 1-16. -
További szerzők:
Oniga István László (1960-) (villamosmérnök)
Internet cím:
Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Saját polcon:
Rekordok letöltése
1
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27
© 2023
Monguz kft.
Minden jog fenntartva.