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机译:基于距离的加权稀疏表示,用于对BCI应用程序进行分类电机图像EEG信号
Department of Computer Science and Engineering Indian Institute of Technology Kharagpur Kharagpur West Bengal 721302 India;
Department of Mathematics Indian Institute of Technology Kharagpur Kharagpur West Bengal 21302 India;
Department of Computer Science and Engineering Indian Institute of Technology Kharagpur Kharagpur West Bengal 721302 India;
Electroencephalography (EEG); Brain computer interface (BCI); Motor imagery (MI); Sparsity-based classification; Weighted sparse representation;
机译:基于分析IMF的特征在BCI应用中分类电机图像EEG信号
机译:基于滤波器的eEG信号分类,电机图像脑 - 计算机接口中的稀疏表示
机译:增强基于多模型EEG的运动图像BCI分类器系统的投票策略
机译:通过脑电信号的稀疏表示基于运动图像的BCI分类
机译:一种用于脑计算机接口(BCI)应用的非侵入性EEG对运动图像进行二进制和多类模式识别的统计方法。
机译:鲁棒的稀疏表示和多类支持矩阵机用于运动图像脑电信号的分类
机译:在BCIS应用中的电动仪图像产生的EEG信号的研究
机译:mahalanobis基于距离的分类器能够通过使用少量EEG电极识别EEG模式。