The Riemannian Potato: an automatic and adaptive artifact detection method for online experiments using Riemannian geometry - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2013

The Riemannian Potato: an automatic and adaptive artifact detection method for online experiments using Riemannian geometry

Alexandre Barachant
  • Fonction : Auteur correspondant
GIPSA - Vision and Brain Signal Processing
Anton Andreev
GIPSA-Services
Marco Congedo
GIPSA - Vision and Brain Signal Processing

Résumé

Artifacts management is a critical problem in any applications involving on-line processing of EEG signals. This paper presents a multivariate automatic and adaptive method for identifying artifacts in continuous EEG data.

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Traitement du signal et de l'image [eess.SP] Traitement du signal et de l'image [eess.SP]
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Soumis le : lundi 28 janvier 2013-11:01:44

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Archivage à long terme le : lundi 17 juin 2013-16:02:49

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Dates et versions

hal-00781701 , version 1 (28-01-2013)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00781701 , version 1

Citer

Alexandre Barachant, Anton Andreev, Marco Congedo. The Riemannian Potato: an automatic and adaptive artifact detection method for online experiments using Riemannian geometry. TOBI Workshop lV, Jan 2013, Sion, Switzerland. pp.19-20. ⟨hal-00781701⟩

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