МЕТОДИ КЛАСИФІКАЦІЇ ДАНИХ ЕЛЕКТРОЕНЦЕФАЛОГРАМ ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СПРИЙНЯТТЯ АБСТРАКТНИХ СИМВОЛІВ
Ключові слова:
електроенцефалограма, класифікація сигналів, кластерАнотація
Розроблені методи класифікації електроенцефалограм(ЕЕГ) дозволяють виявляти реакції мозку на абстрактні стимули, що є основою для побудови нейроінтерфейсних систем. Результатом класифікації сигналів є віднесення контрольної електроенцефалограми до відповідного кластеру, що відповідає конкретній візуальній фігурі.
Посилання (Бібліографія)
Mridha M.F., Das S.C., Kabir M.M., Lima A.A., Islam M.R., Watanobe Y. Brain-computer interface: advancement and challenges // Sensors. – 2021. – Vol. 21. – Article № 5746. – DOI: 10.3390/s21175746.
Novitasari D.C.R., Suwanto, Bisri M.H., Asyhar A.H. Classification of EEG signals using fast Fourier transform (FFT) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) // Mantik. – 2019. – Т. 5, № 1. – С. 35–44. – DOI: 10.15642/mantik.2019.5.1.35-44.
