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Feature Optimization of Motor Imagery EEG Classification using ML

Singh, Priyanka (Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
Brain-computer interfaces (BCIs) hold great promise in biomedical engineering, particularly for diagnosing critical diseases. Motor imagery (MI) EEG classification, a key BCI process, faces challenges due to the complexity and non-stationary nature of EEG signals. These signals, recorded via electrodes, are digitized and analyzed using feature extraction techniques like FFT, STFT, CSP, and wavelet transforms, with wavelet transform being the most effective.This study proposes a deep neural network-based classification algorithm with teacher-learning-based optimization for feature refinement. Tested on a standard BCI dataset in MATLAB, the algorithm surpasses Bayesian and ensemble machine learning classifiers, enhancing classification accuracy and BCI system performance.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
10.08.2025
Sprache
Englisch
EAN
9786205492451
Herausgeber
Bod
Autor
Singh, Priyanka
Einbandart
Broschiert
Höhe
220 mm
Breite
150 mm

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

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