Full metadata record
| DC pole | Hodnota | Jazyk |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Doležal, Jaroslav | |
| dc.contributor.author | Šťastný, Jan | |
| dc.contributor.author | Švadlenka, Michal | |
| dc.contributor.editor | Pihera, Josef | |
| dc.contributor.editor | Steiner, František | |
| dc.date.accessioned | 2012-11-26T11:54:27Z | |
| dc.date.available | 2012-11-26T11:54:27Z | |
| dc.date.issued | 2012 | |
| dc.identifier.citation | Electroscope. 2012, č. 3. | cs |
| dc.identifier.issn | 1802-4564 | |
| dc.identifier.uri | http://147.228.94.30/images/PDF/Rocnik2012/Cislo3_2012/r5c4c3.pdf | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/697 | |
| dc.description.abstract | Příspěvek představuje metodu pro slučování různých EEG záznamů. Sloučením záznamů a stabilitou EEG se zabýváme s ohledem na dlouhodobé používání rozhraní mozek-stroj. Metoda pro slučování záznamů byla otestována na datech z experimentů provedených s časovým odstupem jednoho roku. Pro ověření správnosti metody byla provedena klasifikace pomocí klasifikátoru založeného na skrytých Markovských modelech a použití Laplaceovské filtrace a nezávislých komponent. Výsledky ukazují, že projevy pohybové aktivity v EEG lze detekovat jak v samostatných tak i sloučených záznamech, což dokazuje správnost navržené metody. Předkládaná metoda je nezbytný krok pro vyhodnocení středně a dlouhodobých změn v budoucích experimentech se systémem pro zpracování EEG v reálném čase vyvinutém naší skupinou. Analýza dat a dosažené výsledky klasifikace ukazují, že odezvy EEG na pohybovou aktivitu jsou stabilní. | cs |
| dc.format | 7 s. | cs |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.publisher | Západočeská univerzita v Plzni, Fakulta elektrotechnická | cs |
| dc.relation.ispartofseries | Electroscope | cs |
| dc.rights | © 2012 Electroscope. All rights reserved. | en |
| dc.subject | EEG záznamy | cs |
| dc.subject | slučování záznamů | cs |
| dc.subject | rozhraní mozek-stroj | cs |
| dc.title | EEG database merging for BCI applications | en |
| dc.type | článek | cs |
| dc.type | article | en |
| dc.rights.access | openAccess | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
| dc.description.abstract-translated | This paper presents a method for merging of different EEG recordings. We deal with merging of recordings and EEG stability with respect to long-term Brain-Computer Interface usage. Recording sessions from experiments separated by a one year period are used to test the method. Classification results using a Hidden Markov Model based classifier and both Laplacian filtering and Independent Component Analysis are presented to validate the merge. The results indicate that movement-related EEG responses can be detected in both stand-alone and merged sessions which prove viability of the proposed method. The presented method is a necessary step to investigate short-term and long-term changes with future experiments using a real time EEG processing system developed by our group. Both data analysis and classification indicate that the movement-related EEG responses are stable. | en |
| dc.subject.translated | EEG records | en |
| dc.subject.translated | records merging | en |
| dc.subject.translated | brain-machine interface | en |
| dc.type.status | Peer-reviewed | en |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Číslo 3 (2012) Číslo 3 (2012) | |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| r5c4c3.pdf | 566,52 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/697Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.