P300 analysis using deep neural network

机译：使用深度神经网络进行P300分析

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Electroencephalogram (EEG) is an electrophysiological monitoring method to record electrical activity of the neurons in the brain from the scalp. EEG measures voltage fluctuations resulting from ionic current within the neurons of the brain recorded using the Brain Computer Interface (BCI). This study focuses on using deep neural network on the data collected using the P300 Speller paradigm, originally described by Farwell and Donchin [1]. Existing methods in this context are very limited. Deep neural have been extensively used in many recent studies to learn and classify various type of data.

机译：脑电图（EEG）是一种电生理监测方法，可记录头皮中大脑神经元的电活动。脑电图测量使用脑部计算机接口（BCI）记录的脑神经元内离子电流引起的电压波动。这项研究的重点是对使用P300 Speller范式收集的数据使用深度神经网络，该方法最初由Farwell和Donchin [1]描述。在这种情况下，现有方法非常有限。在最近的许多研究中，深度神经已广泛用于学习和分类各种类型的数据。

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来源
《International Conference on Energy, Communication, Data Analytics and Soft Computing》|2017年|3142-3147|共6页
会议地点 Chennai(IN)
作者
Ajay Shanbhag; Aman Prabhu Kholkar; Saish Sawant; Allister Vicente; Sparsh Martires; Supriya Patil;
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作者单位

PADRE CONCEICAO COLLEGE OF ENGINEERING VERNA GOA India;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Electroencephalography; Machine learning; Electrodes; Feature extraction; Classification algorithms; Training; Neural networks;

机译：脑电图；机器学习；电极;特征提取;分类算法；训练;神经网络;

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