文献

J-GLOBAL ID：202002275631915259   整理番号：20A2278567

運動想像に基づく左手および右手足信号の分類に関する研究【JST・京大機械翻訳】

A study on the classification of left - and righthanded eeg signals based on motor imagination

著者 (1件)： Yu Ye (Shanghai Second Polytechnic University,Shanghai,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： AEECA  ページ： 28-31  発行年： 2020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： BCIシステムにおける一般的に使用される運動イメージングeeg信号に照準を定めて,この実験は,それぞれ,共空間モードと周波数帯エネルギー分析による左右手運動画像特徴の抽出の原理について議論して,2つの方法を比較した。PhysioNetの公的に利用可能なeegデータセット分類と認識を使用して,結果は,CSP特性がサポートベクトルマシンと結合するとき,最も高い分類精度が77.8%であることを示した。サポートベクトルマシンと組み合わせた周波数帯エネルギー特徴の最高分類精度は85.5%であった。最後に,マルチ特徴融合の方法を提案した。実験結果は,マルチ特徴融合の分類精度が単一特徴のものより高く,約90%に保たれることを示した。それは運動想像の脳波信号をより良く表すことができる。Copyright 2020 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： 画像処理 ,  画像特性 ,  周波数帯 ,  *サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： エネルギー解析 ,  分類精度 ,  特徴融合 ,  脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 運動 ,  想像 ,  左手 ,  手足 ,  分類 ,  研究