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J-GLOBAL ID：201702281332169596   整理番号：17A1728922

遺伝的アルゴリズムを用いたERD/ERS分類のためのEEG信号特徴の選択【Powered by NICT】

Selection of EEG signal features for ERD/ERS classification using genetic algorithms
著者 (7件)：
Majkowski Andrzej

Majkowski Andrzej について

(Warsaw University of Technology, Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurement and Information Systems, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland)

Warsaw University of Technology, Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurement and Information Systems, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland について

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Kolodziej Marcin

Kolodziej Marcin について

(Warsaw University of Technology, Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurement and Information Systems, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland)

Warsaw University of Technology, Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurement and Information Systems, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland について

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Zapala Dariusz

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(The John Paul II Catholic University of Lublin, Al. Racl/awickie 14, 20-950 Lublin, Poland)

The John Paul II Catholic University of Lublin, Al. Racl/awickie 14, 20-950 Lublin, Poland について

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Tarnowski Pawel

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(Warsaw University of Technology, Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurement and Information Systems, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland)

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Francuz Piotr

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(The John Paul II Catholic University of Lublin, Al. Racl/awickie 14, 20-950 Lublin, Poland)

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Rak Remigiusz J.

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(Warsaw University of Technology, Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurement and Information Systems, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland)

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Oskwarek Lukasz

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(Warsaw University of Technology, Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurement and Information Systems, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland)

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資料名：
IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)

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巻： 2017  号： CPEE  ページ： 1-4  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：
抄録/ポイント
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ERD/ERSパターンを選択し,分類するために遺伝的アルゴリズム(GA)の使用を提案した。百二十八チャネルEEG信号を実験に用いた。信号は40人で記録された,左右の手の動きを想像のプロセスした。特徴抽出は1Hzの分解能を持つ周波数解析(FFT)を用いて行った。特徴は特定の電極に関連したスペクトル線した。すべての人のための計算した特徴の選択は,GAを用いて行った。GAで使用される適応度関数は,LDA分類器と5CV試験を用いて計算したEEG信号分類誤差であった。8~30Hz帯における全ての人々のための分類の平均精度は0.85であったが,上位10結果の0.92であった。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：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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スペクトル

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チャネル

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*遺伝的アルゴリズム

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周波数解析

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特徴抽出

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分解能

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準シソーラス用語：
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適応度関数

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*脳波信号

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分類 (1件)：
分類
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人工知能 
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タイトルに関連する用語 (4件)：
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分類

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EEG信号

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