Averaging covariance matrices for EEG signal classification based on the CSP: An empirical study

This paper presents an empirical comparison of covariance matrix averaging methods for EEG signal classification. Indeed, averaging EEG signal covariance matrices is a key step in designing brain-computer interfaces (BCI) based on the popular common spatial pattern (CSP) algorithm. BCI paradigms are...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2015 23rd European Signal Processing Conference (EUSIPCO) s. 2721 - 2725
Hlavní autoři:	Yger, Florian, Lotte, Fabien, Sugiyama, Masashi
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	EURASIP 01.08.2015
Témata:	brain-computer interface (BCI) common spatial pattern Covariance matrices EEG signal classification Electroencephalography Europe Feature extraction Geometry Riemannian geometry robust averaging Signal processing SPD matrices Symmetric matrices
ISSN:	2076-1465
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!