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저자정보
이다빛 (가톨릭대학교) 김재호 (가톨릭대학교) 정우혁 (가톨릭대학교) 이희재 (가톨릭대학교) 이상국 (가톨릭대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 HCI 2012
발행연도
2012.1
수록면
87 - 89 (3page)

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본 논문에서는 노이즈와 overfitting에 강건한 성능을 나타내는 Gaussian Mixture Moel(GMM)로 생성한 Support Vector와 분류 알고리즘인 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 왼손 또는 오른손 움직임 상상 Electroencephalogram(EEG)을 분류하는 방법을 제안한다. EEG 분류는 특징 추출 과정과 분류 과정으로 구성된다. 특징 추출 과정에서는 Wavelet Transform(WT)을 사용하여 ... 전체 초록 보기

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 실험 방법
3. 실험 결과
4. 결론
참고문헌

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