Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
A major limitation of current Brain-Computer Interfaces (BCI) based on Motor Imagery (MI) is that they are subject-specific BCI, which require data recording and system training for each new user. This process is time consuming and inconvenient, especially for casual users or portable BCI with limited computational resources. In this paper, we explore the design of a Subject-Independent (SI) MI-based...
This paper presents FuRIA, a trainable feature extraction algorithm for noninvasive brain-computer interfaces (BCI). FuRIA is based on inverse solutions and on the new concepts of fuzzy region of interest (ROI) and fuzzy frequency band. FuRIA can automatically identify the relevant ROI and frequency bands for the discrimination of mental states, even for multiclass BCI. Once identified, the activity...
This paper deals with pattern rejection strategies for self-paced brain-computer interfaces (BCI). First, it introduces two pattern rejection strategies not used yet for self-paced BCI design: 1) the rejection class (RC) strategy and 2) thresholds on reliability functions (TRF) based on the automatic multiple-threshold learning algorithm. Second, it compares several rejection strategies using several...
Major challenges must be tackled for brain-computer interfaces to mature into an established communications medium for VR applications, which will range from basic neuroscience studies to developing optimal peripherals and mental gamepads and more efficient brain-signal processing techniques.
In this paper, we propose a new feature extraction algorithm for brain-computer interfaces (BCIs). This algorithm is based on inverse models and uses the novel concept of fuzzy region of interest (ROI). It can automatically identify the relevant ROIs and their reactive frequency bands. The activity in these ROIs can be used as features for any classifier. A first evaluation of the algorithm, using...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.