Progettazione e implementazione di un dispositivo EEG a elettrodi attivi multicanale
Analisi delle prestazioni utilizzando le onde cerebrali dell'immaginazione motoria
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Questo libro presenta un metodo economico per registrare i segnali delle onde cerebrali utilizzando un dispositivo EEG a elettrodi attivi a tre canali e classificare le onde cerebrali relative al movimento dell'immaginazione motoria (MI) della mano destra e sinistra, sulla base dell'elettroencefalogramma (EEG) misurato dal lobo centrale, che potrebbe essere utilizzato per i sistemi Brain Computer Interface (BCI). Il libro spiega l'uso dell'analisi delle componenti indipendenti (ICA) per la rimozione degli artefatti EEG, per poi estrarre le caratteristiche delle onde cerebrali per il movimento ...
Questo libro presenta un metodo economico per registrare i segnali delle onde cerebrali utilizzando un dispositivo EEG a elettrodi attivi a tre canali e classificare le onde cerebrali relative al movimento dell'immaginazione motoria (MI) della mano destra e sinistra, sulla base dell'elettroencefalogramma (EEG) misurato dal lobo centrale, che potrebbe essere utilizzato per i sistemi Brain Computer Interface (BCI). Il libro spiega l'uso dell'analisi delle componenti indipendenti (ICA) per la rimozione degli artefatti EEG, per poi estrarre le caratteristiche delle onde cerebrali per il movimento MI della mano sinistra e MI della mano destra utilizzando la Wavelet Decomposition (WD). Per la decomposizione wavelet viene utilizzata la wavelet madre 'Morlet', che mostra prestazioni migliori per l'analisi di segnali biomedici non stazionari come l'EEG. Le caratteristiche delle onde cerebrali, come la massima potenza tra tutti i livelli di decomposizione (MMP), la frequenza corrispondente a MMP (MAF) e l'ampiezza massima del segnale con MAF (MMA), vengono scelte come caratteristiche per la classificazione delle onde cerebrali MI. La classificazione dei segnali delle onde cerebrali MI viene effettuata utilizzando l'analisi discriminante lineare (LDA).
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