Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "P300" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Improvement of performance of Japanese P300 speller by using second display
Autorzy:
Yamamoto, Y.
Yoshikawa, T.
Furuhashi, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91812.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
brain computer interface
BCI
P300 speller
interface
communication
P300
ortografia
podręcznik
interfejs
komunikacja
Opis:
Brain computer interface (BCI) is a system allows a user to control external devices or to communicate with other people using only his or her thoughts. The P300 speller is one such BCI in which users input letters. For inputting letters via the P300 speller, higher accuracy and shorter input times are needed, especially given densely populated display screens. We propose a new interface with a second display in the P300 speller that the user can switch to and from by selecting the “next” or “back” commands, therby reducing the density of displayed letters and improving the performance of the P300 speller. We show the comparison results in terms of accuracy and input times between the conventional interface and proposed interface.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2015, 5, 3; 221-226
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Convolutional neural networks for P300 signal detection applied to brain computer interface
Autorzy:
Riyad, Mouad
Khalil, Mohammed
Adib, Abdellah
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2141900.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
deep learning
convolutional neural network
brain computer interface
P300
classification
Opis:
A Brain‐Computer Interface (BCI) is an instrument capa‐ ble of commanding machine with brain signal. The mul‐ tiple types of signals allow designing many applications like the Oddball Paradigms with P300 signal. We propose an EEG classification system applied to BCI using the con‐ volutional neural network (ConvNet) for P300 problem. The system consists of three stages. The first stage is a Spatiotemporal convolutional layer which is a succession of temporal and spatial convolutions. The second stage contains 5 standard convolutional layers. Finally, a lo‐ gistic regression is applied to classify the input EEG sig‐ nal. The model includes Batch Normalization, Dropout, and Pooling. Also, It uses Exponential Linear Unit (ELU) function and L1‐L2 regularization to improve the lear‐ ning. For experiments, we use the database Dataset II of the BCI Competition III. As a result, we get an F1‐score of 53.26% which is higher than the BN3 model.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2020, 14, 4; 58-63
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies