Decoding phase-based information from steady-state visual evoked potentials with use of complex-valued neural network

Nikolay V. Manyakov*, Nikolay Chumerin, Adrien Combaz, Arne Robben, Marijn van Vliet, Marc M. Van Hulle

*Tämän työn vastaava kirjoittaja

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference article in proceedingsScientificvertaisarvioitu

8 Sitaatiot (Scopus)

Abstrakti

In this paper, we report on the decoding of phase-based information from steady-state visual evoked potential (SSVEP) recordings by means of a multilayer feedforward neural network based on multi-valued neurons. Networks of this kind have inputs and outputs which are well fitted for the considered task. The dependency of the decoding accuracy w.r.t. the number of targets and the decoding window size is discussed. Comparing existing phase-based SSVEP decoding methods with the proposed approach, we show that the latter performs better for the larger amount of target classes and the sufficient size of decoding window. The necessity of the proper frequency selection for each subject is discussed.

AlkuperäiskieliEnglanti
OtsikkoIntelligent Data Engineering and Automated Learning, IDEAL 2011 - 12th International Conference, Proceedings
Sivut135-143
Sivumäärä9
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 26 syysk. 2011
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
TapahtumaInternational Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning - Norwich, Iso-Britannia
Kesto: 7 syysk. 20119 syysk. 2011
Konferenssinumero: 12

Julkaisusarja

NimiLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Vuosikerta6936 LNCS
ISSN (painettu)0302-9743
ISSN (elektroninen)1611-3349

Conference

ConferenceInternational Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning
LyhennettäIDEAL
Maa/AlueIso-Britannia
KaupunkiNorwich
Ajanjakso07/09/201109/09/2011

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Decoding phase-based information from steady-state visual evoked potentials with use of complex-valued neural network'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä