Eeg Signal Processing: Feature Extraction, Selection and Classification Methods
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In den Warenkorb legenInhaltsverzeichnisrnrnn Chapter 1: EEG extraction for meditationn Chapter 2: EEG in auditory selective attentionn Chapter 3: Investigating EEG signal detection, feature optimisation, and extraction method for sleep apne.
Bestandsnummer des Verkäufers 257122267
Electroencephalography (EEG) is an electrophysiological monitoring method used to record the brain activity in brain-computer interface (BCI) systems. It records the electrical activity of the brain, is typically non-invasive with electrodes placed along the scalp, requires relatively simple and inexpensive equipment, and is easier to use than other methods.
EEG-based BCI methods provide modest speed and accuracy which is why multichannel systems and proper signal processing methods are used for feature extraction, feature selection and feature classification to discriminate among several mental tasks. This edited book presents state of the art aspects of EEG signal processing methods, with an emphasis on advanced strategies, case studies, clinical practices and applications such as EEG for meditation, auditory selective attention, sleep apnoea; person authentication; handedness detection, Parkinson's disease, motor imagery, smart air travel support and brain signal classification.
Wai Yie Leong is a Professor at MAHSA University, Malaysia, where she specializes in biomedical signal and image processing, medical signal processing and telecommunications, smart control, and wireless sensor networks. She has been actively involved in Women In Technology and received the Smart-State-Smart-Women Award from the Queensland Government, Australia, in 2005. She is currently the Chairman of the Women Engineers Section, Malaysia (IEM-WE) and Chairman of Women Engineers - AFEO (WEAFEO). She has participated in National and International Wushu Tournaments winning more than 30 awards, including traditional Taichi, Taichi sobre, Taichi fan and Taichi sword.
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019