Det är känt att man genom att tillämpa utvecklingsstrategier för förbehandling av EEG-signaler för de mest lämpliga frekvensbanden i frekvensdomänen kan förbättra klassificeringsnoggrannheten. På grund av den stora variationen bland användarna måste filtren dock anpassas till varje användares data innan konkurrenskraftiga resultat kan uppnås. I detta dokument föreslår vi att Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) används för automatisk inställning av filtren. Spatial- och frekvensvalsfilter utvecklas för att minimera både klassificeringsfel och antalet frekvensband som används. Detta evolutionära tillvägagångssätt för filteroptimering har testats på data för olika användare från BCI-III-tävlingen. De utvecklade filtren ger högre noggrannhet än de metoder som används i konkurrensen. Resultaten är också konsekventa över olika körningar av CMA-ES.
I REF har ett system föreslagits för att använda Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) för automatisk inställning av filtren.
Applying evolution strategies to preprocessing EEG signals for brain-computer interfaces
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}