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  1. 全国大会
  2. 85回
  3. ネットワーク

Decoding EEG signal for consumer-grade EEG device for Grasp-and-Lift tasks

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230323
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/230323
e58df1b9-85ac-49b6-a1f2-baa1e2c910a4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-Z85-4Y-03.pdf IPSJ-Z85-4Y-03.pdf (621.1 kB)
Copyright (c) 2023 by the Information Processing Society of Japan
Item type National Convention(1)
公開日 2023-02-16
タイトル
タイトル Decoding EEG signal for consumer-grade EEG device for Grasp-and-Lift tasks
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 ネットワーク
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
Kyoto University of Advanced Science
著者所属
Kyoto University of Advanced Science
著者名 Evotianus, Nicholas Darmawan

× Evotianus, Nicholas Darmawan

Evotianus, Nicholas Darmawan

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Yoshihiro, Sato

× Yoshihiro, Sato

Yoshihiro, Sato

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 BCI technology is used widely in research, because of the advantages and convenient use of a noninvasive method. While recent advances in decoding EEG decoders achieve promising practical results, most of the EEG devices used are high-quality and expensive, making it harder to apply as a daily product. Here, we studied to design a model to decode EEG signals from a higher number of channels and use it in consumer-grade EEG devices to decode Grasp-and-Lift tasks. By using 64 channels of 500 Hz EEG data, we resample it into 128 Hz and 14 channels to predict the recorded event.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 第85回全国大会講演論文集

巻 2023, 号 1, p. 109-110, 発行日 2023-02-16
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 11:11:49.129967
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