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.
Robots have been extensively used to study the adaptive properties of the human motor system. If robots are used in conjunction with techniques for functional brain imaging, in principle the motor learning can be facilitated for rehabilitation purposes. A technique that speeds up the learning process would find immediate application in fields like motor skill acquisition in normal subjects and maximization...
A motor imagery based brain-computer interface (BCI) translates the subject's motor intention into a control signal through real-time detection of characteristic EEG spatial distributions corresponding to motor imagination of different body parts. In this paper, we implemented a three-class BCI manipulated through imagination of left hand, right hand and foot movements, inducing different spatial...
EEG-based brain computer interface (BCI) provides a completely new communication channel between human brain and computer. Classification of EEG signals is a difficult task, especially when the classification has to be preformed on a single-trial EEG to continuously control a device. Event related desynchronization (ERD) has proven to be induced on the contralateral sensorimotor area during imagination...
We have developed a single trial motor imagery (MI) classification strategy for the brain computer interface (BCI) applications by using time-frequency synthesis approach to accommodate the individual difference, and using the spatial patterns derived from EEG rhythmic components as the feature description. The EEGs are decomposed into a series of frequency bands, and the instantaneous power is represented...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.