机译:在多通道脑电图中改进运动意图解码的惩罚性时频特征选择和分类程序
UNL, CONICET, Inst Invest Senales Sistemas & Inteligencia Compu, Santa Fe, Argentina|Swiss Fed Inst Technol, Dept Hlth Sci & Technol, Rehabil Engn Lab, Zurich, Switzerland|FI UNER, Oro Verde, Entre Rios, Argentina;
Swiss Fed Inst Technol, Dept Hlth Sci & Technol, Rehabil Engn Lab, Zurich, Switzerland;
Swiss Fed Inst Technol, Dept Hlth Sci & Technol, Rehabil Engn Lab, Zurich, Switzerland;
UNL, CONICET, FIQ, Inst Matemat Aplicada Litoral, Santa Fe, Argentina;
Swiss Fed Inst Technol, Dept Hlth Sci & Technol, Rehabil Engn Lab, Zurich, Switzerland;
motor imagery; brain-computer interfaces; time-frequency bands; sparse feature selection; mixed-norm penalization;
机译:利用遗传特征选择提高运动图像脑电图的分类精度
机译:使用SEPCOR的光谱熵特征子集选择来检测酒精对多通道脑电图(EEG)的与γ子带视觉事件相关的电位的影响
机译:时频图像特征集的性能评估,以改善非平稳信号的分类和分析:在新生儿脑电图癫痫发作检测中的应用
机译:两个双极通道中的时频选择,用于改善电动机图像eeg的分类
机译:新生儿多通道脑电图模拟器的设计:应用于时频方法以自动去除伪影和癫痫发作。
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:在两个双极通道中选择时频以改善运动图像脑电图的分类*