TY - A2的周润发,丹尼尔香港非盟- Mohdiwale Samrudhi盟——Sahu Mridu盟,Sinha g . r . AU -,这个Humaira PY - 2021 DA - 2021/09/27 TI -副环带和相对功率特性的调查功能排序方法在运动图像任务分类SP - 3928470六世- 2021 AB -解释大脑命令现在更容易使用脑-机接口(BCI)技术。运动图像(MI)信号检测是BCI的应用程序之一,手和脚的动作可以通过大脑识别命令,可以进一步用来处理紧急情况。设计的BCI技术遇到的挑战BCI文盲,可怜的信号噪声比,主体多样性、复杂性和性能。自动化模型用于紧急应该较小的复杂性和更高的性能。处理相关的复杂性的挑战性能权衡,利用大脑信号的频率特性研究。从大脑的力量创建特征矩阵频率,使用和新提出的相对力量特性。分析α和β副环带的相对权力,γ,θ副环带已经完成。这些提议相对特性评估的帮助下不同的分类器。对于运动图像分类,建议的方法导致了93.51%的最大精度比其他现有的方法。检查的意义新添加的功能,功能排名方法,即互信息,使用卡方检验,相关性,。 The ranking of features shows that the relative power features are significant for MI task classification. The chi-square provides the best tradeoff between accuracy and feature space. We found that the addition of relative power features improves the overall performance. The proposed models could also provide quick response having reduced complexity. SN - 2040-2295 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3928470 DO - 10.1155/2021/3928470 JF - Journal of Healthcare Engineering PB - Hindawi KW - ER -