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首页> 外文期刊>Pomiary Automatyka Kontrola >The EOG event recognition method in an EEG signal towards SSVEP BCI improvement
【24h】

The EOG event recognition method in an EEG signal towards SSVEP BCI improvement

机译：EEG信号中的EOG事件识别方法可改善SSVEP BCI

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摘要

This paper presents a method of recognizing EOG artifacts in an EEG signal. Moreover, it shows the possibility of determining the direction of eye movement. The idea behind this method is to develop a hybrid brain-computer interface relying on SSVEP phenomena and EOG artifacts acquired from the EEG signal. Recognition of an EOG event and its direction can be used to improve the SSVEP detection accuracy, overall system responsiveness, and increase the information transfer rate (ITR). Eye movement direction is recognized using a decision tree and histogram-based features calculated from EEG signals recorded in Fp1-O1 and Fp2-O2 points. The accuracy of 75% was achieved for a group of 8 subjects, while the average precision of detecting movement direction in horizontal plane was 78%.
机译：本文提出了一种识别EEG信号中的EOG伪影的方法。此外，它显示了确定眼睛运动方向的可能性。该方法背后的思想是开发一种基于SSVEP现象和从EEG信号获取的EOG伪像的混合脑机接口。 EOG事件及其方向的识别可用于提高SSVEP检测精度，总体系统响应度，并提高信息传输速率（ITR）。使用决策树和从Fp1-O1和Fp2-O2点中记录的EEG信号计算出的基于直方图的特征来识别眼睛的运动方向。一组8个对象的准确度达到75％，而在水平面中检测运动方向的平均准确度为78％。

著录项

  • 来源
    《Pomiary Automatyka Kontrola》 |2015年第7期|376-378|共3页
  • 作者

    Piotr KACZMAREK; Tomasz MANKOWSKI; Jakub TOMCZYNSKI;

  • 作者单位

    POZNAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY, INSTITUTE OF CONTROL AND INFORMATION ENGINEERING 3A Piotrowo St., 60-965 Poznan, Poland;

    POZNAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY, INSTITUTE OF CONTROL AND INFORMATION ENGINEERING 3A Piotrowo St., 60-965 Poznan, Poland;

    POZNAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY, INSTITUTE OF CONTROL AND INFORMATION ENGINEERING 3A Piotrowo St., 60-965 Poznan, Poland;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Hybrid BCI; EEG; EOG artifact; SSVEP; tree classifier;

    机译：混合BCI;脑电图;EOG伪影;SSVEP;树分类器;

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