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
In this paper, we used a support vector that was generated by a Gaussian mixture model (GMM). This support vector showed robust performance against noise and overfitting, and the support vector machine (SVM) of the classification algorithm suggested a method of classification for left- and right-hand movement imagery electroencephalograms (EEGs). The EEG classification consists of a feature extraction and classification process. In the feature extraction process, a wavelet transform (WT ... 전체 초록 보기