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首页> Sensors (Basel, Switzerland)> Decoding Multi-Class Motor Imagery and Motor Execution Tasks Using Riemannian Geometry Algorithms on Large EEG Datasets.

Decoding Multi-Class Motor Imagery and Motor Execution Tasks Using Riemannian Geometry Algorithms on Large EEG Datasets.

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第一作者： Zaid,Shuqfa
第一单位： Connected Autonomous Intelligent Systems Laboratory, Department of Computer and Network Engineering, College of IT (CIT), United Arab Emirates University (UAEU), Al Ain 15551, United Arab Emirates.
作者： Zaid,Shuqfa [1] ; Abdelkader Nasreddine,Belkacem [1] ; Abderrahmane,Lakas [1]
作者单位： Connected Autonomous Intelligent Systems Laboratory, Department of Computer and Network Engineering, College of IT (CIT), United Arab Emirates University (UAEU), Al Ain 15551, United Arab Emirates. [1]
关键词 Riemannian geometry decoding algorithm (RGDA)brain–computer interface (BCI)electroencephalography/electroencephalogram (EEG)motor execution (ME)motor imagery (MI)multiclass classification
医学主题词 人类(Humans);算法(Algorithms);脑电描记术(Electroencephalography)
DOI 10.3390/s23115051
PMID 37299779
发布时间 2023-06-12
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Sensors (Basel, Switzerland)

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2023年23卷11期

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