Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Brain Computer Interface Enhancement by Independent Component Analysis

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F13%3A00368470" target="_blank" >RIV/67985807:_____/13:00368470 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31603-6_5" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31603-6_5</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31603-6_5" target="_blank" >10.1007/978-3-642-31603-6_5</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Brain Computer Interface Enhancement by Independent Component Analysis

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Brain-Computer Interface is aimed as a direct communication pathway between human or animal brain and an external device. A reliable, accurate and fast identification of a being?s intention based on EEG signal scanning is crucial part of the system. To improve the classification accuracy we propose to use Independent Component Analysis for mi-rhythm identification in data corresponding to motor imagery task performance during Brain-Computer Interface training and operation. We show that independent components corresponding to the mi-rhythm allow for higher classification accuracy comparing to raw EEG recordings usage.

  • Název v anglickém jazyce

    Brain Computer Interface Enhancement by Independent Component Analysis

  • Popis výsledku anglicky

    Brain-Computer Interface is aimed as a direct communication pathway between human or animal brain and an external device. A reliable, accurate and fast identification of a being?s intention based on EEG signal scanning is crucial part of the system. To improve the classification accuracy we propose to use Independent Component Analysis for mi-rhythm identification in data corresponding to motor imagery task performance during Brain-Computer Interface training and operation. We show that independent components corresponding to the mi-rhythm allow for higher classification accuracy comparing to raw EEG recordings usage.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of the Third International Conference on Intelligent Human Computer Interaction IHCI 2011

  • ISBN

    978-3-642-31602-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    51-60

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Heidelberg

  • Místo konání akce

    Prague

  • Datum konání akce

    29. 8. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000312116400005