An efficient scheme for mental task classification utilizing reflection coefficients obtained from autocorrelation function of EEG signal
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Notice bibliographique
Résumé
Classification of different mental tasks using electroencephalogram (EEG) signal plays an imperative part in various brain-computer interface (BCI) applications. In the design of BCI systems, features extracted from lower frequency bands of scalp-recorded EEG signals are generally considered to classify mental tasks and higher frequency bands are mostly ignored as noise. However, in this paper, it is demonstrated that high frequency components of EEG signal can provide accommodating data for enhancing the classification performance of the mental task-based BCI. Instead of using autoregressive (AR) parameters considering AR modeling of EEG data, reflection coefficients obtained from EEG signal are proposed as potential features. From a given frame of EEG data, reflection coefficients are directly extracted by using the autocorrelation values in a recursive fashion, which avoids matrix inversion and computation of AR parameters. Use of reflection coefficients not only provides an effective feature vector for EEG signal classification but also offers very low computational burden. Support vector machine classifier is deployed in leave-one-out cross-validation manner to carry out classification process. Extensive simulation is done on an openly accessible dataset containing five different mental tasks. It is found that the proposed scheme can classify mental tasks with a very high level of accuracy as well as low time complexity in contrast with some of the existing strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle