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J-GLOBAL ID：201802249114824190   整理番号：18A1897138

S変換とCSPに基づく運動画像化EEGの特徴抽出【JST・京大機械翻訳】

Feature extraction of Motion Imagination EEG based on S transform and CSP

著者 (3件)： Lin Bin (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu, 210023) ,  Zhang Wenliang (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu, 210023) ,  Zhang Xuejun (School of Electronic and Optical Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, Jiangsu, 210023)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 4426-4429  発行年： 2018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： CSPアルゴリズムは広く研究されているが,その比較的低い精度と効率についてはほとんど知られていない。特徴抽出におけるS変換の明白な優位性に基づいて,時間,周波数および位相のより明白な特性を含んで,それをより良い分類のためにデータを前処理するために適用した。運動画像に関する実験結果は,結合アルゴリズムが92.8%の精度を達成して,CSPアルゴリズムだけを適用する精度よりはるかに高いことを示した。さらに,時間コストはサンプリング後に0.85sに減少し,元の方法より31%少なく,89.8%の精度を達成することができた。結論として,CSPとS変換アルゴリズムの組合せは,データと技術支援により実行可能で適用可能なものである。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 位相 ,  アルゴリズム ,  周波数 ,  *特徴抽出 ,  前処理 ,  *画像 ,  *画像処理
準シソーラス用語： *画像化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： S変換 ,  CSP ,  動画像 ,  EEG ,  特徴抽出