Negative-Sample-Free Contrastive Self-Supervised Learning for Electroencephalogram-Based Motor Imagery Classification

Motor imagery-based brain-computer interface (MI-BCI) systems convert user intentions into computer commands, aiding the communication and rehabilitation of individuals with motor disabilities. Traditional MI classification relies on supervised learning; however, it faces challenges in acquiring lar...

সম্পূর্ণ বিবরণ

গ্রন্থ-পঞ্জীর বিবরন
প্রধান লেখক: In-Nea Wang, Choel-Hui Lee, Hakseung Kim, Dong-Joo Kim
বিন্যাস: প্রবন্ধ
ভাষা:English
প্রকাশিত: IEEE 2024-01-01
মালা:IEEE Access
বিষয়গুলি:
অনলাইন ব্যবহার করুন:https://ieeexplore.ieee.org/document/10680037/