Extracción de características de EEG de Imaginería Motora a través de la Transformada Wavelet Discreta y la Entropía de Diferencia de Membresía Fuzzy Máxima Generalizada: Un Estudio Comparativo
Autores: Wang, Yinan; Song, Chengxin; Zhang, Tao; Yao, Zongwei; Chang, Zhiyong; Wang, Deping
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Extracción de características de EEG de Imaginería Motora a través de la Transformada Wavelet Discreta y la Entropía de Diferencia de Membresía Fuzzy Máxima Generalizada: Un Estudio Comparativo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Imaginería motora
Electroencefalograma
Extracción de características
Entropía de diferencia máxima difusa generalizada
Transformada discreta de ondículas
Precisión de clasificación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 42
Citaciones: Sin citaciones
La precisión media de clasificación del 93,71% y la precisión máxima de clasificación del 96,96% se obtuvieron, lo que demostró la efectividad del método propuesto de extracción de características para la extracción de características de señales de EEG.
Descripción
La precisión media de clasificación del 93,71% y la precisión máxima de clasificación del 96,96% se obtuvieron, lo que demostró la efectividad del método propuesto de extracción de características para la extracción de características de señales de EEG.