Analysis and Classification of EEG Signals for Brain–Computer Interfaces
تجزیه و تحلیل و طبقه بندی سیگنال های EEG برای رابط های مغز و کامپیوتر
این کتاب به مشکل آنالیز سیگنال EEG و نیاز به طبقهبندی آن برای استفاده عملی در بسیاری از نمونههای پیادهسازی رابطهای مغز و رایانه میپردازد. علاوه بر این، اطلاعات زیادی را ارائه میکند، از توصیف روشهای جمعآوری دادهها در زمینه کار مغز انسان، تا استفاده از وارونگی شبه مور-پنروز برای بازسازی سیگنال EEG و روش LORETA برای مکانیابی منابع سیگنال EEG. تولید برای نیازهای فناوری BCI.
به نوبه خود، این کتاب به بررسی استفاده از شبکه های عصبی برای طبقه بندی تغییرات در سیگنال EEG بر اساس حالات چهره می پردازد. موضوعات بیشتر به یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی پرداخته شده. این کتاب همچنین شامل فصول پیاده سازی اختصاصی در استفاده از فناوری مغز-رایانه در زمینه کنترل ربات های متحرک بر اساس پایتون و محیط LabVIEW می باشد. در پایان، مشکل ارتباط بین فناوری مغز و رایانه و فناوری واقعیت مجازی را مورد بحث قرار می دهد.
This book addresses the problem of EEG signal analysis and the need to classify it for practical use in many sample implementations of brain-computer interfaces. In addition, it offers a wealth of information, ranging from the description of data acquisition methods in the field of human brain work, to the use of Moore-Penrose pseudo inversion to reconstruct the EEG signal and the LORETA method to locate sources of EEG signal generation for the needs of BCI technology.
In turn, the book explores the use of neural networks for the classification of changes in the EEG signal based on facial expressions. Further topics touch on machine learning, deep learning, and neural networks. The book also includes dedicated implementation chapters on the use of brain-computer technology in the field of mobile robot control based on Python and the LabVIEW environment. In closing, it discusses the problem of the correlation between brain-computer technology and virtual reality technology
Product details
- Paperback | 132 pages
- 155 x 235 x 7.62mm | 454g
- 11 Sep 2020
- Springer Nature Switzerland AG
- Cham, Switzerland
- English
- 1st ed. 2020
- VI, 132 p.
- 303030583X
- 9783030305833