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【2h】

An adaptive EEG filtering approach to maximize the classification accuracy in motor imagery

机译：一种自适应EEG滤波方法，可以最大化电动机图像中的分类精度

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Kais Belwafi; Ridha Djemal; Fakhreddine Ghaffari; Olivier Romain;
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年度 2014
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1. An improved discriminative filter bank selection approach for motor imagery EEG signal classification using mutual information [J] . Shiu Kumar, Alok Sharma, Tatsuhiko Tsunoda BMC Bioinformatics . 2017,第16期

机译：使用互信息的电机图像脑电信号分类的改进判别滤波器组选择方法
2. A discriminative subject-specific spatio-spectral filter selection approach for EEG based motor-imagery task classification [J] . Das A. K., Suresh S., Sundararajan N. Expert Systems with Application . 2016,第deca期

机译：基于脑电图的运动图像任务分类的区分对象特定空间光谱滤波器选择方法
3. Deep learning for EEG-based Motor Imagery classification: Accuracy-cost trade-off [J] . Javier León, Juan José Escobar, Andrés Ortiz, PLoS One . 2020,第6期

机译：基于EEG的电机图像分类的深度学习：准确性 - 成本折衷
4. An adaptive EEG filtering approach to maximize the classification accuracy in motor imagery [C] . Belwafi Kais, Djemal Ridha, Ghaffari Fakhreddine, IEEE Symposium on Computational Intelligence, Cognitive Algorithms, Mind, and Brain . 2014

机译：自适应脑电图滤波方法可最大程度地提高运动图像分类的准确性
5. A statistical approach to binary and multiple-class pattern recognition of motor imagery by non-invasive EEG for brain computer interface (BCI) applications. [D] . Sarkar, Angikar. 2012

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。
6. An improved discriminative filter bank selection approach for motor imagery EEG signal classification using mutual information [O] . Shiu Kumar, Alok Sharma, Tatsuhiko Tsunoda 2017

机译：一种改进的基于互信息的运动图像脑电信号分类判别滤波器组选择方法
7. An improved discriminative filter bank selection approach for motor imagery EEG signal classification using mutual information [O] . Shiu Kumar, Alok Sharma, Tatsuhiko Tsunoda 2017

机译：一种改进的辨别滤波器组选择方法，用于使用相互信息的电动机图像EEG信号分类

An adaptive EEG filtering approach to maximize the classification accuracy in motor imagery

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