Online SSVEP-based BCI using Riemannian geometry

Challenges for the next generation of Brain Computer Interfaces (BCI) are to mitigate the common sources of variability (electronic, electrical, biological) and to develop online and adaptive systems following the evolution of the subject׳s brain waves. Studying electroencephalographic (EEG) signals...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Neurocomputing (Amsterdam) Ročník 191; s. 55 - 68
Hlavní autoři:	Kalunga, Emmanuel K., Chevallier, Sylvain, Barthélemy, Quentin, Djouani, Karim, Monacelli, Eric, Hamam, Yskandar
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 26.05.2016 Elsevier
Témata:	Algorithms Asynchronous Brain Brain–Computer Interfaces Classification Cognitive science Computer Science Covariance Electroencephalography Electronics Human-computer interface Machine Learning Neural and Evolutionary Computing Neuroscience Online Recording Riemannian geometry Signal and Image Processing Steady State Visually Evoked Potentials Riemannian geometry Asynchronous Online Steady State Visually Evoked Potentials Brain–Computer Interfaces Brain-Computer Interfaces Steady State Visually-Evoked Potential Riemannian Geometry
ISSN:	0925-2312, 1872-8286
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!