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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.11 No.6
- 발행연도
- 2016.11
- 수록면
- 1,812 - 1,824 (13page)
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The neural dynamics underlying the causal network during motor planning or imagery in the human brain are not well understood. The lack of signal processing tools suitable for the analysis of nonlinear and nonstationary electroencephalographic (EEG) hinders such analyses. In this study, noiseassisted multivariate empirical mode decomposition (NA-MEMD) is used to estimate the causal inference in the frequency domain, i.e., partial directed coherence (PDC). Natural and intrinsic oscillations corresponding to the motor imagery tasks can be extracted due to the data-driven approach of NA-MEMD, which does not employ predefined basis functions. Simulations based on synthetic data with a time delay between two signals demonstrated that NA-MEMD was the optimal method for estimating the delay between two signals. Furthermore, classification analysis of the motor imagery responses of 29 subjects revealed that NA-MEMD is a prerequisite process for estimating the causal network across multichannel EEG data during mental tasks.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Numerical Simulation
4. Application to a MI EEG Dataset
5. Discussion
6. Conclusion
References
참고문헌 (39)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - C. Park / 2013 / Augmented complex common spatial patterns for classification of noncircular EEG from motor imagery tasks / IEEE Trans. on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 22 (1) : 1 ~ 10
[학술지(정기간행물)] - C. Park / 2011 / Time-Frequency Analysis of EEG Asymmetry using Bivariate Empirical Mode Decomposition / IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 19 (4) : 366 ~ 373
[학술지(정기간행물)] - K. Sivasankari / 2014 / An Improved EEG Signal Classification Using Neural Network with the Consequence of ICA and STFT / Journal of Electrical Engineering & Technology 9 (3) : 1060 ~ 1071
[학술대회논문] - X. Li / 2013 / Connectivity pattern modeling of motor imagery EEG / Proc. Computational Intelligence, Cognitive Algorithms, Mind, and Brain (CCMB) : 16 ~ 19
[학술지(정기간행물)] - C. Park / 2013 / Classification of motor imagery BCI using multivariate empirical mode decomposition / IEEE Trans. on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 21 (1) : 10 ~ 22
[학술지(정기간행물)] - C. Park / 2011 / Time-Frequency Analysis of EEG Asymmetry using Bivariate Empirical Mode Decomposition / IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 19 (4) : 366 ~ 373
[학술지(정기간행물)] - K. Sivasankari / 2014 / An Improved EEG Signal Classification Using Neural Network with the Consequence of ICA and STFT / Journal of Electrical Engineering & Technology 9 (3) : 1060 ~ 1071
[학술대회논문] - X. Li / 2013 / Connectivity pattern modeling of motor imagery EEG / Proc. Computational Intelligence, Cognitive Algorithms, Mind, and Brain (CCMB) : 16 ~ 19
[학술지(정기간행물)] - C. Park / 2013 / Classification of motor imagery BCI using multivariate empirical mode decomposition / IEEE Trans. on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 21 (1) : 10 ~ 22
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