Loading...

Malekmohammadi, Alireza | 2015

889 Viewed
  1. Type of Document: M.Sc. Thesis
  2. Language: Farsi
  3. Document No: 47700 (05)
  4. University: Sharif University of Technology
  5. Department: Electrical Engineering
  6. Advisor(s): Shabany, Mahdi; Mohammadzadeh, Hoda
  7. Abstract:
  8. Make a connection between brain and computer, or Brain Computer Interface (BCI) for broad applications in areas such as medical and gamming has caused the subject to one of the most important and attractive issues in recent decades. From the perspective of pattern recognition, BCI is a classification issue that should receive signals that relate to the certain decisions of the brain and then after processing, it is concluded that the person has thought to what decision. Decisions that taken by individual, is sent from the brain to the body by signals, which is called Electroencephalogram (EEG). The number of these decisions is further, classified it also becomes more difficult. That is why the steps leading to the classification of decisions are very important. In general, parts such as pre-processing, feature extraction, feature selection, feature reduction, and suitable classifier for detecting a decision are needed to solve a BCI problem. Solving BCI problem includes two Phases called train and test sections. In the train part after recording signal and processind BCI steps, the parameters of the test section can be adjusted. In the test part, the new data is recorded and afterward, it is clear that new data belongs to what class according to the parameters in the test section wich Has been set by train data. To implement this, we need an efficient algorithm. The aim of this project, efficient hardware implementation for a BCI algorithm. Analyzing algorithm and its improvement in the direction a efficient hardware architecture is a part of the activities involved in this project. The proposed algorithm has a better accuracy around 10% compared with other algorithms
  9. Keywords:
  10. Feature Extraction ; Classification ; Electroencphalogram Signal ; Brain-Computer Interface (BCI) ; Hardware Implementation

 Digital Object List

 Bookmark

  • مقدمه
    • تعریف
    • اهداف پروژه
    • ساختار پایان نامه
  • رابط بين مغز و رايانه
    • مقدمه
    • سیگنال های مغزی
      • الکتروانسفالوگرافی
      • سامانه 10-20
      • ریتم سيگنال های مغز
    • کاربرد های BCI
    • محدودیت های BCI
    • مسابقات BCI
    • ساختار BCI
  • پیش پردازش
    • فیلتر DC
    • فیلتر پایین گذر
    • فیلتر Notch
    • فیلتر لاپلاسین سطح
    • حذف اثرات پلک زدن
  • استخراج ویژگی
    • ضرایب AR
    • ویولت
    • الگوهای فضایی مشترک
    • بانک های فیلتر شده الگوهای فضایی مشترک
    • الگوی مکانی طیفی مشترک جداپذیر
  • انتخاب ویژگی های برتر
    • پیش پردازش
    • معیار های انتخاب ویژگی
      • اطلاعات متقابل
      • ماتريس های پراكندگی
      • نسبت تفکیک فیشر
  • کاهش ویژگی
    • روش LDA
    • ضریب همبستگی
    • روش PCA
  • طبقه بندی
    • انواع طبقه بند ها
      • روش Bayesian
      • روش KNN
      • روش SVM
    • طبقه بندی چند کلاسه
      • All Against One
      • One Against One
    • Cross-Validation
      • Leave-p-Out
      • Leave-One-Out
      • K-Fold
      • 2-Fold
      • Sub-sampling Random Repeated
  • نتایج
    • داده های به کار رفته
      • BCI-Competition-III
      • BCI-Competition-IV
      • Signals Captured
    • استراتژی انتخاب شده برای تعیین ساختار BCI
    • ساختار پیشنهادی BCI
    • نتایج پیاده سازی ساختار پیشنهادی BCI
      • پیاده سازی DC-Block
      • پیاده سازی Laplacian-Filter
      • پیاده سازی SCSSP
      • پیاده سازی Normalization
      • پیاده سازی Mutual-Information
      • پیاده سازی Feature-Reduction
      • پیاده سازی Classification
  • جمع بندی و پیشنهادها
    • جمع بندی نتایج به دست آمده
    • پیشنهادها
  • کتاب‌نامه
...see more