Multi-Class Motor Imagery Classification
محل انتشار: بیستمین کنفرانس ملی دانشجویی مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 291
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISCEE20_002
تاریخ نمایه سازی: 6 مهر 1400
چکیده مقاله:
The Motor Imagery (MI) classification task is a high dimensionmultivariate and complicated subject. In this respect, the originalsignals are analyzed and minimal unique features of the classes areextracted to facilitate accurate classification of the actions performed.The fusion of common spatial pattern, Fisher discrimination ratio, andfilter bank alongside the SVM and CNN-LSTM are incorporated toprovide accurate clustering. As a result and after extensive simulations,it is shown that the CSP+ FDR + CNN-LSTM setup more accuratelydifferentiates the classes.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M Jyannasab
Elec. Eng. Dept., Shahed University
S Seyedtabaii
Elec. Eng. Dept., Shahed University