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Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces

Aus der Reihe Control, Robotics and Sensors

157,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

18.11.2018

Herausgeber

Toshihisa Tanaka + weitere

Verlag

Institution of Engineering & Technology

Seitenzahl

360

Maße (L/B/H)

23,6/16,3/2,3 cm

Gewicht

680 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-78561-398-2

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Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

18.11.2018

Herausgeber

Verlag

Institution of Engineering & Technology

Seitenzahl

360

Maße (L/B/H)

23,6/16,3/2,3 cm

Gewicht

680 g

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-78561-398-2

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    • Chapter 1: Brain-computer interfaces and electroencephalogram: basics and practical issues
    • Chapter 2: Discriminative learning of connectivity pattern of motor imagery EEG
    • Chapter 3: An experimental study to compare CSP and TSM techniques to extract features during motor imagery tasks
    • Chapter 4: Robust EEG signal processing with signal structures
    • Chapter 5: A review on transfer learning approaches in brain-computer interface
    • Chapter 6: Unsupervised learning for brain-computer interfaces based on event-related potentials
    • Chapter 7: Covariate shift detection-based nonstationary adaptation in motor-imagery-based brain-computer interface
    • Chapter 8: A BCI challenge for the signal-processing community: considering the user in the loop
    • Chapter 9: Feedforward artificial neural networks for event-related potential detection
    • Chapter 10: Signal models for brain interfaces based on evoked response potential in EEG
    • Chapter 11: Spatial filtering techniques for improving individual template-based SSVEP detection
    • Chapter 12: A review of feature extraction and classification algorithms for image RSVP-based BCI
    • Chapter 13: Decoding music perception and imagination using deep-learning techniques
    • Chapter 14: Neurofeedback games using EEG-based brain-computer interface technology