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浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助 限定条件 发表日期：2017    专题：西安交通大学    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Classification of single-trial motor imagery EEG by complexity regularization 期刊论文 Neural Computing and Applications, 2017, 页码: 1-7 作者:  Li, Lili;  Xu, Guanghua;  Xie, Jun;  Li, Min 收藏  |  浏览/下载：8/0  |  提交时间：2019/11/26 Classification accuracy  Common spatial patterns  Complexity  Complexity regularizations  Individual variability  Motor imagery  Separability between class  Single-trial EEG   Relevant Feature Integration and Extraction for Single-Trial Motor Imagery Classification 期刊论文 FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, 2017, 卷号: 11 作者:  Li, Lili;  Xu, Guanghua;  Zhang, Feng;  Xie, Jun;  Li, Min 收藏  |  浏览/下载：5/0  |  提交时间：2019/11/26 motor imagery  feature extraction  single trial  brain computer interface  classification   Asynchronous Motor Imagery Detection Based on a Target Guided Sub-band Filter Using Wavelet Packets 会议论文 作者:  Sun, Yujuan;  Feng, Zuren;  Zhang, Jun;  Zhou, Qing;  Luo, Jing 收藏  |  浏览/下载：9/0  |  提交时间：2019/11/26 Motor Imagery  Asynchronous  Wavelet Packet Transform  Brain-computer Interface   A Deep Learning Scheme for Motor Imagery Classification based on Restricted Boltzmann Machines 期刊论文 IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING, 2017, 卷号: 25, 页码: 566-576 作者:  Lu, Na;  Li, Tengfei;  Ren, Xiaodong;  Miao, Hongyu 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/11/26 deep learning  motor imagery  restricted Boltzman machine (RBM)  Brain-computer interface (BCI)   Development of a Novel Motor Imagery Control Technique and Application in a Gaming Environment 期刊论文 COMPUTATIONAL INTELLIGENCE AND NEUROSCIENCE, 2017 作者:  Li, Ting;  Zhang, Jinhua;  Xue, Tao;  Wang, Baozeng 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/11/26 Feature Extraction by Common Spatial Pattern in Frequency Domain for Motor Imagery Tasks Classification 会议论文 作者:  Wang, Jie;  Feng, Zuren;  Lu, Na 收藏  |  浏览/下载：3/0  |  提交时间：2019/11/26 Motor Imagery Tasks Classification  Frequency Domain Samples  Common Spatial Pattern (CSP)