视觉脑电图的多类分类基于频道选择,最小规范估计算法和深度网络架构

Tat'y Mwata-Velu1,2,3, Erik Zamora1, Juan Irving Vasquez-Gomez4

  • 1Robotics and Mechatronics Lab, Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional (CIC-IPN), Avenida Juan de Dios Bátiz esquina Miguel Othón de Mendizábal Colonia Nueva Industrial, Vallejo CP, Gustavo A. Madero, Mexico City 07738, Mexico.

PubMed
概括

这项研究通过使用深度学习准确分类40个视觉脑电图 (EEG) 信号类别来增强脑电脑接口 (BCI) 应用. 该方法通过使用更少的道和参数来提高多任务BCI性能.