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J-GLOBAL ID：201702239231066541   整理番号：17A1568815

単一チャネルEEGに基づく分類のための簡単な特徴抽出の比較研究【Powered by NICT】

Comparative study of simple feature extraction for single-channel EEG based classification

著者 (5件)： Chimitt Nicholas (Department of Electrical and Computer Engineering, Purdue University Northwest, Indiana, USA) ,  Misch William (Department of Electrical and Computer Engineering, Purdue University Northwest, Indiana, USA) ,  Tan Li (Department of Electrical and Computer Engineering, Purdue University Northwest, Indiana, USA) ,  Togbe Alain (Department of Mathematics and Computer Science, Purdue University Northwest, Indiana, USA) ,  Jiang Jean (Department of Engineering Technology, Purdue University Northwest, Indiana, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EIT  ページ： 166-170  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,単純な抽出された特徴を用いた単一チャネルEEGベースの分類システムを調べた。各分類システムは次の段階:データ収集,信号分解,特徴抽出,および分類を含んでいる。信号分解のためのフィルタバンクと経験的モード分解(EMD)法を用いてに加えて,スパース離散ウェーブレットパケット変換(DWPT)を提案した。フィルタバンクに基づく分類器は最良の分類精度を提供するEMDとDWPT分類器は,許容できる分類精度を提供する。欠点として,EMDに基づく分類器は特徴抽出のための大きな計算負荷を必要とする。しかし,スパースDWPTベースの分類器は,より少ない計算要件を持っている。提案した簡単な特徴の有用性と効率を検証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： データ収集 ,  透視図法 ,  *チャネル ,  フィルタバンク ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  分類精度 ,  ウェーブレットパケット変換 ,  経験的モード分解 ,  信号分解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： チャネル ,  EEG ,  分類 ,  特徴抽出 ,  研究