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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

P300 Detection Based on Feature Extraction in On-line Brain-Computer Interface

verfasst von : Nikolay Chumerin, Nikolay V. Manyakov, Adrien Combaz, Johan A. K. Suykens, Refet Firat Yazicioglu, Tom Torfs, Patrick Merken, Herc P. Neves, Chris Van Hoof, Marc M. Van Hulle

Erschienen in: KI 2009: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We propose a new EEG-based wireless brain computer interface (BCI) with which subjects can “mind-type” text on a computer screen. The application is based on detecting P300 event-related potentials in EEG signals recorded on the scalp of the subject. The BCI uses a simple classifier which relies on a linear feature extraction approach. The accuracy of the presented system is comparable to the state-of-the-art for on-line P300 detection, but with the additional benefit that its much simpler design supports a power-efficient on-chip implementation.

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Metadaten
Titel
P300 Detection Based on Feature Extraction in On-line Brain-Computer Interface
verfasst von
Nikolay Chumerin
Nikolay V. Manyakov
Adrien Combaz
Johan A. K. Suykens
Refet Firat Yazicioglu
Tom Torfs
Patrick Merken
Herc P. Neves
Chris Van Hoof
Marc M. Van Hulle
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04617-9_43