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Analysis of EEG Singals Using New BCI System
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 ICEIC : International Conference on Electronics, Informations and Communications International Conference on Electronics, Informations and Communications (ICEIC) 2006, Vol. 2
- 발행연도
- 2006.6
- 수록면
- 400 - 403 (4page)
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Analysis of EEG Singals Using New BCI System
초록·키워드
We propose the classification of EEG signal during mental tasks, the analysis of the sleep EEG, and the forecasting of epileptic seizures from the EEG signal using new BCI system. The mental tasks of subjects show 3 major measurements; there are mathematical tasks, color decision tasks, and Chinese phrase tasks. The classifier implemented for this work is a feed-forward neural network that trained with the error back-propagation algorithm. The proposed method for classification of epilepsy and sleep EEG is based on the wavelet transform and the fuzzy c-means. The new BCI system is proposed by using neural network. In this system, the architecture of the neural network is composed of three layers with a feed-forward network, which implements the error back propagation-learning algorithm. By applying this algorithm to 4 subjects, we achieved 95% classification rates. The results for BCI mathematical task experiments show performance better than those of the Chinese phrase tasks, And this research can be reduce doctor's labors and realize quantitative diagnosis of EEG. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer interface by combining with left/right hand movement or yes/no discrimination methods.
본문·목차
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