Analysis and Classification of EEG Signals for Brain-Computer Interfaces
Lingua: inglese
Editore: Palgrave Macmillan, 2020
Serie: Libro 359 di 538 - Studies in Computational Intelligence
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This book addresses the problem of EEG signal analysis and the need to classify it for practical use in many sample implementations of brain-computer interfaces. In addition, it offers a wealth of information, ranging from the description of data acquisition methods in the field of human brain work, to the use of Moore-Penrose pseudo inversion to reconstruct the EEG signal and the LORETA method to locate sources of EEG signal generation for the needs of BCI technology. In turn, the book explores the use of neural networks for the classification of changes in the EEG signal based on facial expressions. Further topics touch on machine learning, deep learning, and neural networks. The book also includes dedicated implementation chapters on the use of brain-computer technology in the field of mobile robot control based on Python and the LabVIEW environment. In closing, it discusses the problem of the correlation between brain-computer technology and virtual reality technology.…
Codice articolo 9783030305833
- Titolo
- Analysis and Classification of EEG Signals for Brain-Computer Interfaces
- Autore
- Szczepan Paszkiel
- Editore
- Palgrave Macmillan
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 303030583X
- ISBN 13
- 9783030305833
- Peso dell'articolo
- 224 grammi
- Dimensioni
- 235x155x8 mm
- Serie
- Libro 359 di 538: Studies in Computational Intelligence
This book addresses the problem of EEG signal analysis and the need to classify it for practical use in many sample implementations of brain–computer interfaces. In addition, it offers a wealth of information, ranging from the description of data acquisition methods in the field of human brain work, to the use of Moore–Penrose pseudo inversion to reconstruct the EEG signal and the LORETA method to locate sources of EEG signal generation for the needs of BCI technology.
In turn, the book explores the use of neural networks for the classification of changes in the EEG signal based on facial expressions. Further topics touch on machine learning, deep learning, and neural networks. The book also includes dedicated implementation chapters on the use of brain–computer technology in the field of mobile robot control based on Python and the LabVIEW environment. In closing, it discusses the problem of the correlation between brain–computer technology and virtual reality technology."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
This book addresses the problem of EEG signal analysis and the need to classify it for practical use in many sample implementations of brain computer interfaces. In addition, it offers a wealth of information, ranging from the description of data acquisition methods in the field of human brain work, to the use of Moore Penrose pseudo inversion to reconstruct the EEG signal and the LORETA method to locate sources of EEG signal generation for the needs of BCI technology.
In turn, the book explores the use of neural networks for the classification of changes in the EEG signal based on facial expressions. Further topics touch on machine learning, deep learning, and neural networks. The book also includes dedicated implementation chapters on the use of brain computer technology in the field of mobile robot control based on Python and the LabVIEW environment. In closing, it discusses the problem of the correlation between brain computer technology and virtual reality technology."Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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