1 Sammanfattning-Den snabba ökningen av många sjukdomar, såsom stroke, amyotrofisk lateral skleros (ALS) eller olika andra ryggmärgsskador, påverkar starkt samhället. Detta leder till ett växande behov av att förbättra kommunikationsmetoderna för att möjliggöra ett snabbt och effektivt samspel med miljön, där detta i vissa särskilt svåra fall kan vara det enda möjliga kommunikationssättet. Därför BrainComputer Interfaces (BCI) verkar vara en utmärkt lösning inte bara för ovan nämnda -svåra fall, men också för icke-funktionshindrade, friska användare. Huvudsyftet med den forskning som presenteras i denna uppsats var att uppfinna en enkel men effektiv metod för analys av EEG-signalerna och dess genomförande för kontrolländamål. Eftersom genomförandet av EEG-signaler i BCI-system har blivit allt populärare under de senaste åren har många liknande lösningar utvecklats. Den metod som har utvecklats av författarna till detta dokument presenterar en innovativ metod för analys av de elektroencefalografiska signalerna. Den föreslagna metoden är ny inte bara på grund av dess effektivitet, utan också på grund av valet av tillämpad utrustning. Signalbehandlingsmetoden genomfördes på en inbäddad plattform, så alla begränsningar i de inbyggda systemen måste beaktas. Den föreslagna lösningen gör det också möjligt att anpassa analyskriterierna genom att använda en tröskelfunktion för att möjliggöra anpassning för olika specifika tillämpningar. I den genomförda studien har endast signaler med begränsad information behandlats. Den uppfunna metoden är endast baserad på grundläggande matematiska operationer. Varken filtrering eller sofistikerade signalbehandlingsmetoder användes.
Den föreslagna metoden är ny inte bara på grund av dess effektivitet, men också på grund av valet av tillämpad utrustning REF.
Method for EEG signals pattern recognition in embedded systems
{'venue': None, 'journal': 'Elektronika Ir Elektrotechnika', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}