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2008 | OriginalPaper | Buchkapitel

Adaptive Classification by Hybrid EKF with Truncated Filtering: Brain Computer Interfacing

verfasst von : Ji Won Yoon, Stephen J. Roberts, Matthew Dyson, John Q. Gan

Erschienen in: Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2008

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper proposes a robust algorithm for adaptive modelling of EEG signal classification using a modified Extended Kalman Filter (EKF). This modified EKF combines Radial Basis functions (RBF) and Autoregressive (AR) modeling and obtains better classification performance by truncating the filtering distribution when new observations are very informative.

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Metadaten
Titel
Adaptive Classification by Hybrid EKF with Truncated Filtering: Brain Computer Interfacing
verfasst von
Ji Won Yoon
Stephen J. Roberts
Matthew Dyson
John Q. Gan
Copyright-Jahr
2008
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2008

Print ISBN: 978-3-540-88905-2

Electronic ISBN: 978-3-540-88906-9

Copyright-Jahr: 2008

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-88906-9_47

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