Electroencephalograph-Based Hand Movement Pattern Recognition for Prosthetic Robot Control Using a Combination of Long Short-Term Memory and Stacked Autoencoder Methods

Electroencephalograph (EEG) signals have expanded beyond the medical field into control systems. Improving EEG-based control technology is crucial to enhancing the quality of life for people with disabilities, especially in optimizing prosthetic functions. This research proposes a method to control...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2024 IEEE International Conference on Smart Mechatronics (ICSMech) s. 225 - 229
Hlavní autoři:	Hana Sasono, Muchamad Arif, Akbar, Afgan Satrio, Fatoni, Moch. Rijal, Nanda Imron, Arizal Mujibtamala, Anam, Khairul
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 19.11.2024
Témata:	Accuracy Autoencoders electroencephalograph Electroencephalography hand movement pattern recognition Hands Long short term memory Pattern recognition Reliability Robot control robotic prosthetic hand stacked autoencoder Testing Training
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!