Comparison of selected electroencephalographic signal classification methods - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Comparison of selected electroencephalographic signal classification methods

Abstrakt

A variety of methods exists for electroencephalographic (EEG) signals classification. In this paper, we briefly review selected methods developed for such a purpose. First, a short description of the EEG signal characteristics is shown. Then, a comparison between the selected EEG signal classification methods, based on the overview of research studies on this topic, is presented. Examples of methods included in the study are: Artificial Neural Networks, Support Vector Machines, Fuzzy or k-Means Clustering. Similarities and differences between all considered methods of an automatic EEG signal classification with a focus on consecutive stages of such a process are reviewed. Examples of EEG classification, considering various types of usage and target applications along with their effectiveness, are also shown.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
materiały konferencyjne indeksowane w Web of Science
Tytuł wydania:
Proceedings of SPA2017 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Application strony 36 - 41
Język:
angielski
Rok wydania:
2017
Opis bibliograficzny:
MROZIK K. E., Kurowski A., Kostek B., Czyżewski A..: Comparison of selected electroencephalographic signal classification methods, W: Proceedings of SPA2017 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Application, 2017, ,.
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.23919/spa.2017.8166834
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 28 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi