Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces -

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Présentation Signal Processing And Machine Learning For Brain - Machine Interfaces Format Relié
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Livre Beaux arts - 01/11/2018 - Relié - Langue : Anglais

Editeur : Institution Of Engineering & Technology

Langue : Anglais

Parution : 01/11/2018

Format : Moyen, de 350g à 1kg

Nombre de pages : 360

Expédition : 680

Dimensions : 23.6 x 16.3 x 2.3

ISBN : 1785613987

Résumé :

This book introduces signal processing and machine learning techniques for BMI/BCI and outline their practical and future applications in neuroscience, medicine, and rehabilitation, with a focus on EEG-based BMI/BCI methods and technologies.

Sommaire:

Chapter 1: Brain-computer interfaces and electroencephalogram: basics and practical issues
Chapter 2: Discriminative learning of connectivity pattern of motor imagery EEG
Chapter 3: An experimental study to compare CSP and TSM techniques to extract features during motor imagery tasks
Chapter 4: Robust EEG signal processing with signal structures
Chapter 5: A review on transfer learning approaches in brain-computer interface
Chapter 6: Unsupervised learning for brain-computer interfaces based on event-related potentials
Chapter 7: Covariate shift detection-based nonstationary adaptation in motor-imagery-based brain-computer interface
Chapter 8: A BCI challenge for the signal-processing community: considering the user in the loop
Chapter 9: Feedforward artificial neural networks for event-related potential detection
Chapter 10: Signal models for brain interfaces based on evoked response potential in EEG
Chapter 11: Spatial filtering techniques for improving individual template-based SSVEP detection
Chapter 12: A review of feature extraction and classification algorithms for image RSVP-based BCI
Chapter 13: Decoding music perception and imagination using deep-learning techniques
Chapter 14: Neurofeedback games using EEG-based brain-computer interface technology

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