Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Hệ thống cải tiến nâng cao hiệu năng giao diện não - máy tính thông qua việc giải mã dữ liệu bị mất của tín hiệu điện não đồ không xâm lấn

Bài viết Hệ thống cải tiến nâng cao hiệu năng giao diện não - máy tính thông qua việc giải mã dữ liệu bị mất của tín hiệu điện não đồ không xâm lấn nghiên cứu đề xuất một phương thức mới được xây dựng để tính các giá trị còn thiếu trong chuỗi thời gian EEG để khôi phục dữ liệu bị thiếu một cách tự động. | ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG VOL. 20 NO. 7 2022 87 HỆ THỐNG CẢI TIẾN NÂNG CAO HIỆU NĂNG GIAO DIỆN NÃO - MÁY TÍNH THÔNG QUA VIỆC GIẢI MÃ DỮ LIỆU BỊ MẤT CỦA TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO ĐỒ KHÔNG XÂM LẤN AN IMPROVEMENT FRAMEWORK FOR NONINVASIVE EEG-BASED BRAIN - COMPUTER INTERFACES PERFORMANCE VIA ENCODING MISSING SIGNALS Dương Thanh Linh1 Lương Duy Đức2 Nguyễn Thị Ngọc Anh3 1 Trường Đại học Bình Dương 2 Học viên cao học ngành Hệ thống Thông tin Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng 3 Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng Tác giả liên hệ ngocanhnt@ued.udn.vn Nhận bài 05 5 2022 Chấp nhận đăng 25 6 2022 Tóm tắt - Phương pháp đề xuất trong bài báo nhằm mục đích Abstract - The purpose of the proposed method in this article is to capture nắm bắt các mô hình tối ưu dựa trên hai đặc điểm chính trong the optimal patterns that based on two main characteristics in chuỗi thời gian điện não đồ EEG liên tục Động lực thông qua the coevolving Electroencephalogram EEG time series including khám phá các hành vi phát triển theo thời gian và các mối tương Dynamics via discovering temporal evolving behaviors and correlations quan bằng cách xác định mối quan hệ tiềm ẩn giữa nhiều tín by identifying the implicit relationships among multiple brain signals. hiệu não. Từ những khai thác này phương pháp được đề xuất From these exploits the proposed method successfully identifies a few trích xuất thành công khai thác các biến ẩn và phát hiện ra động hidden variables and discovers their dynamics for automatic recovery of lực của chúng để khôi phục tự động các giá trị còn thiếu. Các the missing values. The experimental simulations demonstrate that thử nghiệm mô phỏng chứng minh rằng phương pháp được đề the proposed method provides a better reconstruction performance up to xuất cung cấp hiệu suất tái tạo tốt hơn lên đến 67 so với 67 improvements over Missing value Singular Values Decomposition phương pháp phân tích suy biến cho giá trị bị mất MSVD và MSVD and .