Fugu-MT 論文翻訳(概要): Analysis of Relation between Motor Activity and Imaginary EEG Records

論文の概要: Analysis of Relation between Motor Activity and Imaginary EEG Records

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10215v1
Date: Thu, 21 Jan 2021 05:02:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-03-21 21:52:49.084224
Title: Analysis of Relation between Motor Activity and Imaginary EEG Records
Title（参考訳）: 運動活動と心電図記録との関連性の解析
Authors: Enver Kaan Alpturk, Yakup Kutlu
Abstract要約: 右または左拳の開閉時に109人の被験者から受信した脳波信号を使用します。運動活動とその運動活動の想像の関係について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Electroencephalography (EEG) signals signals are often used to learn about brain structure and to learn what thinking. EEG signals can be easily affected by external factors. For this reason, they should be applied various pre-process during their analysis. In this study, it is used the EEG signals received from 109 subjects when opening and closing their right or left fists and performing hand and foot movements and imagining the same movements. The relationship between motor activities and imaginary of that motor activities were investigated. Algorithms with high performance rates have been used for feature extraction , selection and classification using the nearest neighbour algorithm.
Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)信号は脳の構造を学習し、何を考えているかを学ぶためにしばしば用いられる。脳波信号は外部因子によって容易に影響を受ける。そのため、分析中に様々な事前処理を適用する必要がある。本研究では,左右の拳を開閉し,手足の動作を行い,同じ動きを想像する際に,被験者109名から受信した脳波信号を用いた。運動活動とその運動活動の想像力の関係について検討した。性能の高いアルゴリズムは、最も近い隣り合うアルゴリズムを用いて特徴抽出、選択、分類に使われている。

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