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11.11.2016 | Original Article | Ausgabe 1/2017

Artificial Life and Robotics 1/2017

ERD analysis method in motor imagery brain–computer interfaces for accurate switch input

Zeitschrift:
Artificial Life and Robotics > Ausgabe 1/2017
Autoren:
Shuhei Nagamori, Hisaya Tanaka
Wichtige Hinweise
This work was presented in part at the 21st International Symposium on Artificial Life and Robotics, Beppu, Oita, January 20–22, 2016.

Abstract

Motor imagery brain–computer interface (MIBCI) can control computers using MI. However, input accuracy is low, partly owing to individual variability in event-related desynchronization (ERD) detection among different subjects. In an earlier study, we determined that using a max power in the mu-band method, i.e., the peak trace method (PTM), is effective for ERD detection. In this study, we compare the PTM to the band power method to determine the most effective method for ERD detection during MI tasks. Experimental results indicate that we could detect ERD using the PTM; however, MI-state estimation was difficult. We also found that the PTM might be effective for ERD detection in subjects with MI experience.

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