KCI등재
연속적인 뇌파 분류를 위한 비음수 텐서 분해 = Nonnegative Tensor Factorization for Continuous EEG Classification
저자
이혜경(Hyekyoung Lee) ; 김용덕(Yong-Deok Kim) ; Andrzej Cichocki (RIKEN) ; 최승진(Seungjin Choi)
발행기관
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지(KIISE Transactions on Computing Practices (KTCP))
권호사항
발행연도
2008
작성언어
Korean
주제어
KDC
004
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
497-501(5쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
소장기관
본 논문에서는 연속적인 뇌파 분류를 위해 비음수 텐서 분해를 이용한 특징 추출과 비터비 알고리즘을 이용한 연속적인 데이타의 클래스 분류를 결합한 새로운 알고리즘을 제시한다. 비음수 텐서 분해는 이미 스펙트럼 데이타에 대해 뇌파의 주요한 특징을 잘 추출한다고 알려진 비음수 행렬 분해의 확장으로써 행렬이라는 제한된 틀에서 벗어나 데이타가 가지는 다양한 차원으로의 확대가 가능하다. 뇌-컴퓨터 인터페이스 컴피티션을 통해 공개된 데이타를 이용한 실험을 통해 제안된 방법의 유용함을 증명하도록 하겠다.
더보기In this paper we present a method for continuous EEG classification, where we employ nonnegative tensor factorization (NTF) to determine discriminative spectral features and use the Viterbi algorithm to continuously classify multiple mental tasks. This is an extension of our previous work on the use of nonnegative matrix factorization (NMF) for EEG classification. Numerical experiments with two data sets in BCI competition, confirm the useful behavior of the method for continuous EEG classification.
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2008-10-02 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 -> 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터외국어명 : Journal of KISS : Computing Practices -> Journal of KISS : Computing Practices and Letters | KCI등재 |
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