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WAVELET-COHERENCE FEATURES FOR MOTOR IMAGERY EEG ANALYSIS POSTERIOR TO EOG NOISE ELIMINATION

机译:小波相干特征用于运动图像脑电分析,可消除烟雾

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摘要

In this study, we propose a brain-computer interface (BCI) system to analyze single-trial electroencephalogram (EEG) signals. After the automatic EOG-artifact elimination, wavelet-coherence features and support vector machine (SVM) are adopted for the classification of left and right motor imagery (MI) data. EOG artifacts are removed automatically via modified independent component analysis (ICA). The features are extracted from wavelet data by means of coherence, and then classified by the SVM. Compared with EEG data without EOG artifact removal, spectral band and AR model features, the proposed system achieves satisfactory results in BCI applications.
机译:在这项研究中,我们提出了一种脑计算机接口(BCI)系统来分析单次试验脑电图(EEG)信号。自动消除EOG伪影后,采用小波相干特征和支持向量机(SVM)对左右运动图像(MI)数据进行分类。 EOG工件通过修改后的独立成分分析(ICA)自动删除。通过相干性从小波数据中提取特征,然后由SVM分类。与没有去除EOG伪影,频谱带和AR模型特征的EEG数据相比,该系统在BCI应用中取得了令人满意的结果。

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