Under de senaste årtiondena har hjärnsignaler i hög grad utnyttjats för tillämpningar med hjärndatorgränssnitt (BCI). I detta papper studerar vi extraktion av funktioner med hjälp av händelserelaterad desynkronisering/synkroniseringstekniker för att förbättra klassificeringsnoggrannheten för treklassiga motorbilder (MI) BCI. Klassificeringsmetoden bygger på att kombinera funktionerna i fas och amplitud av hjärnsignalerna med hjälp av snabba Fouriertransform (FFT) och autoregressiva (AR) modellering av den rekonstruerade fasrymden samt modifiering av BCI-parametrarna (förmakslängd, testfrekvensband, klassificeringsmetod). Vi rapporterar intressanta resultat jämfört med de som finns i litteraturen genom att använda sekventiellt framåtflytande urval (SFFS) och en flerklassig linjär diskriminantanalys (LDA), våra resultat visade överlägsna klassificeringsresultat, en klassificeringsnoggrannhet på 86,06% och 93% för två BCI-konkurrensdatauppsättningar, med avseende på resultat från tidigare studier.
Djemal m.fl. REF använde två multi-person multi-klass EEG-datauppsättningar för att validera sekventiellt framåtflytande urval (SFFS) och en multi-klass LDA-algoritm.
Three-Class EEG-Based Motor Imagery Classification Using Phase-Space Reconstruction Technique
{'venue': 'Brain Sciences', 'journal': 'Brain Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}