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Communication Dans Un Congrès Année : 2013

Basis Selection for Increased Interclass Separability of EEG Signals

Résumé

We present an adaptive feature selection method for the classification of EEG signals. The algorithm determines the most discriminative channels and regions of the time-frequency plane. Promising results are obtained when classifying signals associated with real and imaginary hand motion of a healthy subject.
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hal-01278619 , version 1 (19-03-2018)

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Citer

Sebastiano Barbieri, Bruno Torrésani. Basis Selection for Increased Interclass Separability of EEG Signals. 2013 BCI Meeting, Jun 2013, Asilomar, United States. pp.145, ⟨10.3217/978-3-85125-260-6-145⟩. ⟨hal-01278619⟩
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