An Unsupervised Deep-Transfer-Learning-Based Motor Imagery EEG Classification Scheme for Brain–Computer Interface
Brain–computer interface (BCI) research has attracted worldwide attention and has been rapidly developed. As one well-known non-invasive BCI technique, electroencephalography (EEG) records the brain’s electrical signals from the scalp surface area. However, due to the non-stationary nature of the EE...
Những tác giả chính: | Xuying Wang, Rui Yang, Mengjie Huang |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
MDPI AG
2022-03-01
|
Loạt: | Sensors |
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://www.mdpi.com/1424-8220/22/6/2241 |
Những quyển sách tương tự
-
Motor Imagery EEG Signal Classification Using Distinctive Feature Fusion with Adaptive Structural LASSO
Bằng: Weihai Huang, et al.
Được phát hành: (2024-06-01) -
Optimizing Motor Imagery Parameters for Robotic Arm Control by Brain-Computer Interface
Bằng: Ünal Hayta, et al.
Được phát hành: (2022-06-01) -
Parameter optimization of 3D convolutional neural network for dry-EEG motor imagery brain-machine interface
Bằng: Nobuaki Kobayashi, et al.
Được phát hành: (2025-02-01) -
Subject-Independent Deep Architecture for EEG-Based Motor Imagery Classification
Bằng: Shadi Sartipi, et al.
Được phát hành: (2024-01-01) -
EEG-TCNTransformer: A Temporal Convolutional Transformer for Motor Imagery Brain–Computer Interfaces
Bằng: Anh Hoang Phuc Nguyen, et al.
Được phát hành: (2024-09-01)