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Classification of Motor Imagery Based EEG Signals Using Sparsity Approach

机译：使用稀疏方法对基于电动机图像的脑电图分类

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S. R. Sreeja; Joytirmoy Rabha; Debasis Samanta; Pabitra Mitra; Monalisa Sarma;
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年度 2017
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1. Classification of EEG Signals Based on Filter Bank and Sparse Representation in Motor Imagery Brain-Computer Interfaces [J] . Jin Wang, Qingguo Wei Journal of circuits, systems and computers . 2020,第3期

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
2. Classification of multiclass motor imagery EEG signal using sparsity approach [J] . Sreeja S. R., Samanta Debasis Neurocomputing . 2019,第Nova27期

机译：基于稀疏方法的多类运动图像脑电信号分类
3. Convolutional Neural Network Based Approach Towards Motor Imagery Tasks EEG Signals Classification [J] . Chaudhary Shalu, Taran Sachin, Bajaj Varun, IEEE sensors journal . 2019,第12期

机译：基于卷积神经网络的运动图像任务脑电信号分类方法
4. Classification of Motor Imagery Based EEG Signals Using Sparsity Approach [C] . S. R. Sreeja1, Joytirmoy Rabha, Debasis Samanta, International conference on intelligent human computer interaction . 2017

机译：基于稀疏性的基于运动图像的脑电信号分类
5. Separable spatio-spectral patterns in EEG signals during motor-imagery tasks. [D] . Shokouh Aghaei, Amirhossein. 2014

机译：运动图像任务期间，EEG信号中的空间光谱谱可分离。
6. Robust Sparse Representation and Multiclass Support Matrix Machines for the Classification of Motor Imagery EEG Signals [O] . Imran Razzak, Ibrahim A. Hameed, Guandong Xu 2019

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
7. A Novel Simplified Convolutional Neural Network Classification Algorithm of Motor Imagery EEG Signals Based on Deep Learning [O] . Feng Li, Fan He, Fei Wang, 2020

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