[논문]Real-time BCI for imagery movement and Classification for uncued EEG signal

Kang, Sung-Wook; Jun, Sung-Chan

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Real-time BCI for imagery movement and Classification for uncued EEG signal
상상 움직임에 대한 실시간 뇌전도 뇌 컴퓨터 상호작용, 큐 없는 상상 움직임에서의 뇌 신호 분류 원문보기

한국HCI학회 2009년도 학술대회, 2009 Feb. 09, 2009년, pp.642 - 645

Kang, Sung-Wook (광주과학 기술원 정보통신공학과 바이오컴퓨팅 연구실) , Jun, Sung-Chan (광주과학 기술원 정보통신공학과 바이오컴퓨팅 연구실)

Abstract ▼ AI-Helper

Brain Computer Interface (BCI) is a communication pathway between devices (computers) and human brain. It treats brain signals in real-time basis and discriminates some information of what human brain is doing. In this work, we develop a EEG BCI system using a feature extraction such as common spatial pattern (CSP) and a classifier using Fisher linear discriminant analysis (FLDA). Two-class EEG motor imagery movement datasets with both cued and uncued are tested to verify its feasibility.

AI 본문요약
AI-Helper

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제안 방법

In this work, we try to implement real-time EEG based BCI system extracting special feature by common spatial pattern analysis and classifying two class brain activities by Fisher linear discriminant analysis.

대상 데이터

Continuous data from 1 second after the starting cue to the time the stopping cue is given are considered to be evaluated. Both empirical datasets (1a, 1b, 1f, and 1g) and artificial datasets (1c, 1d, and 1e) are tested. These results are shown in Table 3 and 4.

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