College of Engineering, King Saud University, Electrical Engineering Department, Riyadh, 800-11421, KSA;
Electrical Engineering Department, College of Engineering, King Saud University, Riyadh, 800-11421, KSA;
机译:评估基于CSP的两阶段通道选择方法和基于局部变换的特征提取,以对运动图像/运动EEG数据进行分类
机译:使用基于小波的模糊近似熵为左右运动图像数据组装多特征脑电分类器,以提高准确性
机译:基于小波包的独立成分分析,用于从复杂运动的运动图像脑电图中提取特征
机译:基于EEG的电动机图像中使用LDA,SVM和ANN分类的小波和CSP功能的比较研究
机译:面对平稳多块需求的桶分类流水车间中制造资源计划,实时性和约束理论的比较模拟研究。
机译:基于CSP的新功能以及电机图像EEG分类的非凸起日志稀疏功能选择
机译:基于WpD-Csp和KF-sVm的脑机接口运动想象脑电信号识别