Modèle spatial commun pour les signaux EEG

1. Quels sont les filtres spatiaux dans l'EEG?
2. Comment fonctionne le modèle spatial commun?
3. CSP est-il supervisé?

Quels sont les filtres spatiaux dans l'EEG?

Le filtre spatial est appliqué aux données EEG avant l'estimation du spectre de puissance. Comme il est référé par McFarland [7], le Laplacian de surface est la technique la plus appropriée pour filtrer les données EEG spatialement. Il fournit une estimation de la densité de courant radiale (normale) locale à travers le crâne dans le cuir chevelu.

Comment fonctionne le modèle spatial commun?

L'algorithme commun des modèles spatiaux (CSP) est une méthode d'extraction de caractéristique qui utilise des filtres spatiaux pour maximiser la discriminabilité de deux classes. L'algorithme CSP a été largement utilisé pour l'extraction des caractéristiques dans les systèmes BCI basés sur EEG pour l'imagerie motrice (MI) [14,15].

CSP est-il supervisé?

Résumé. Les modèles spatiaux communs (CSP) sont une technique de filtrage spatial largement utilisé pour l'interface de comparer cerveau-ordinateur (BCI) basée sur l'électroencéphalographie (EEG) (BCI) (BCI). Il s'agit d'une technique supervisée à deux classes qui a besoin de données de formation spécifiques au sujet.