Построение классификатора идеомоторной активности на основе биспектрального анализа
| Parent link: | Молодежь и современные информационные технологии: сборник трудов XXI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 15–18 апреля 2024 г., Томск/ ред. кол. А. С. Фадеев, Н. Г. Марков, В. Г. Спицын [и др.]. С. 93-95.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2024.— conference_tpu-2024-C04.pdf |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | |
| Summary: | Системы реабилитации с биологической обратной связью на основе интерфейсов мозг-компьютер для качественной работы требуют точного распознавания идеомоторной активности. Предложен новый метод классификации на основе биспектрального анализа. Пороговый классификатор на основе данного метода позволил распознавать сигнал ЭЭГ с точностью до 70% Текстовый файл |
| Published: |
2024
|
| Series: | Искусственный интеллект, машинное обучение и большие данные |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84799 |
| Format: | Electronic Book Chapter |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675235 |
| Summary: | Системы реабилитации с биологической обратной связью на основе интерфейсов мозг-компьютер для качественной работы требуют точного распознавания идеомоторной активности. Предложен новый метод классификации на основе биспектрального анализа. Пороговый классификатор на основе данного метода позволил распознавать сигнал ЭЭГ с точностью до 70% Текстовый файл |
|---|