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查尔斯·w·安德森,Saikumar诉Devulapalli, Erik Stolz, ”从脑电图信号确定精神状态使用并行神经网络的实现”,科学的规划, 卷。4, 文章的ID603414年, 13 页面, 1995年。 https://doi.org/10.1155/1995/603414
从脑电图信号确定精神状态使用并行神经网络的实现
收到了
1994年5月16日
接受
1994年12月16日
文摘
脑电图分析发挥了关键作用在大脑皮质的动力学建模,但相对较少的努力一直致力于发展脑电图作为一个有限的通信手段。如果有几个可以可靠地杰出的心理状态识别脑电图中的模式,然后一个瘫痪的人可以交流设备,如轮椅通过组合这些心理状态的序列。脑电图模式识别是一个很困难的问题,取决于成功的找到表征的EEG信号的模式可以区分。在本文中,我们报告的一项研究比较三个脑电图表示,未经处理的信号,使用Karhunen - Loeve reduced-dimensional表示变换,和frequency-based表示。分类与执行一个两层神经网络实现CNAPS服务器上(128处理器,SIMD架构)自适应的解决方案,公司执行时间比较显示在一棵橡树加快在Sun Sparc 10。未经训练的样本上最好的分类精度为73%使用frequency-based表示。
版权
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