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Medical & Biological Engineering & Computing

Erschienen in:

01.06.2007 | Short Communication

Using mental tasks transitions detection to improve spontaneous mental activity classification

verfasst von: Ferran Galán, Francesc Oliva, Joan Guàrdia

Erschienen in: Medical & Biological Engineering & Computing | Ausgabe 6/2007

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Abstract

This paper presents an algorithm based on canonical variates transformation (CVT) and distance based discriminant analysis (DBDA) combined with a mental tasks transitions detector (MTTD) to classify spontaneous mental activities in order to operate a brain-computer interface working under an asynchronous protocol. The algorithm won the BCI Competition III -Data Set V: Multiclass Problem, Continous EEG- achieving an averaged classification accuracy over three subjects of 68.65% (79.60, 70.31 and 56.02%, respectively) in a three-class problem.

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Titel: Using mental tasks transitions detection to improve spontaneous mental activity classification
verfasst von: Ferran Galán
Francesc Oliva
Joan Guàrdia
Publikationsdatum: 01.06.2007
Verlag: Springer-Verlag
Erschienen in: Medical & Biological Engineering & Computing / Ausgabe 6/2007
Print ISSN: 0140-0118
Elektronische ISSN: 1741-0444
DOI: https://doi.org/10.1007/s11517-007-0197-7

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Abstract

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