Matlab FE_Toolbox - an universal utility for feature extraction of EEG signals for BCI realization

• Autorzy: Kołodziej M. , Majkowski A. , Rak R.

Warianty tytułu

PL

Toolbox Matlab_FE – uniwersalne narzędzie ekstrakcji cech sygnałów EEG do realizacji interfejsu człowiek-komputer

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The main aim of the article is to introduce a new Matlab toolbox (FE_Toolbox - a collection of feature extraction algorithms) to EEG signal analysis. Such a toolbox can be useful in the process of designing effective Brain-Computer Interfaces (BCI). The implemented feature extraction algorithms are based on frequency analysis (DFT), wavelet transform and higher order statistics (HOS) in connection with an autoregressive model.

PL

W artykule przedstawiono opracowany przez autorów toolbox do Matlaba (FE_Toolbox), który umożliwia łatwe użycie różnych metod ekstrakcji cech z sygnału EEG. Toolbox może być pomocny przy konstruowaniu interfejsów mózg komputer (BCI). Zaimplementowane algorytmy ekstrakcji cech wykorzystują analizę częstotliwościową (DFT), transformację falkową oraz statystyki wyższych rzędów w połączeniu z autoregresją.

Słowa kluczowe

EN

BCI; EEG; feature extraction

PL

BCI; EEG; ekstrakcja cech

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 86, nr 1
• Strony: 44--46
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kołodziej M.

autor

Majkowski A.

autor

Rak R.

• Warsaw University of Technology,

Bibliografia

• [1] Vidal J., Toward, Direct Brain-Computer Communication, Annual Review of Biophysics and Bioengineering, Vol. 2, 1973, pp. 157-180)
• [2] Kołodziej M., Rak R. Implementation of EEG signal spectrum in Brain Computer Interface design, Przegląd Elektrotechniczny 05/09
• [3] Tschuor L. Hoffmann U., Computer Game Control through Relaxation-Induced EEG Changes, Lausanne, 4.2.2002
• [4] Dennis J. McFarland, Laurie A. Miner, Theresa M. Vaughan, Jonathan R. Wolpaw, Mu and Beta Rhythm Topographies During Motor Imagery and Actual Movements, Brain Topography, Volume 12. Number 3, 2000.
• [5] Wolpaw J., Birbaumer N., Dennis J. McFarland, Pfurtscheller G., Vaughan M., Invited review Brain–computer interfaces for communication and control, Clinical Neurophysiology 113 (2002) 767–791
• [6] Ochoa J.B., Molina G.G., Ebrahimi T., EEG Signal Classification for Brain Computer Interface Applications, Report, March 28th, 2002
• [7] Kennedy, P.R., Bakay R.A. (1998) Restoration of neural output from a paralysed patient by a direct brain connection, Neuroreport. June 1;9(8):1707-11