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Features Extraction from NIRS Data using Extreme Decomposition

机译：使用极端分解的NIRS数据提取功能

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—the main aim of BCI builds a communicating bridge between brain and peripheral devices. NIRS is dependent on changes of blood flow, as it measures oxygenated and deoxygenated hemoglobin’s in the superfacial layers of the human cortex. We are able to detect HbO and HbR of imaged movement and movement on the surface of the brain with NIRS. If we want to achieve the control of external devices with HbO and HbR, the change of these data must be analyzed, and be extracted. In this paper, we present a new method to achieve in the analysis of the data of HbO and HbR, realize the removal of high frequency and achieve preliminary extraction the characteristics of the data. Secondary analysis of the extracted feature points could reduce the number of feature points. Designing a new compensated interpolation algorithm achieve completely new feature points to replace the original feature points to represent the data .The interpolated data curves response the change of original data, and realize the removal of high frequency to smooth the output curve.
机译：- BCI的主要目标在大脑和外围设备之间建立了通信桥。 NIR依赖于血流的变化，因为它测量人皮层的超惯量层中的氧化和脱氧血红蛋白。我们能够用NIRS检测成像运动和大脑表面上的成像运动和运动。如果我们希望通过HBO和HBR实现对外部设备的控制，必须分析这些数据的变化，并提取。在本文中，我们提出了一种在分析HBO和HBR数据中实现的新方法，实现了高频的去除并实现了初步提取数据的特征。提取特征点的次要分析可以减少特征点的数量。设计新的补偿插值算法实现了全新的特征点以替换原始特征点以代表数据。内插数据曲线响应原始数据的变化，并实现高频以平滑输出曲线的移除。

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