Deep Neural Network with Joint Distribution Matching for Cross-Subject Motor Imagery Brain-Computer Interfaces

Motor imagery brain-computer interfaces (BCIs) have demonstrated great potential and attract world-spread attentions. Due to the nonstationary character of the motor imagery signals, costly and boring calibration sessions must be proceeded before use. This prevents them from going into our realistic...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	BioMed research international Jg. 2020; H. 2020; S. 1 - 15
Hauptverfasser:	Cai, W., Liu, Cong, Zhao, Jieyu, Zhao, Xianghong
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Cairo, Egypt Hindawi Publishing Corporation 2020 Hindawi John Wiley & Sons, Inc
Schlagworte:	Accuracy Adaptation Artificial neural networks Calibration Classification Datasets Deep learning Domains Electroencephalography Human-computer interface Imagery Interfaces Matching Mental task performance Neural networks Probability distribution
ISSN:	2314-6133, 2314-6141, 2314-6141
Online-Zugang:	Volltext
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