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Classifying BCI signals from novice users with extreme learning machine
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:85024865053
DOI 10.1515/PHYS-2017-0056
Año 2017
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Brain computer interface (BCI) allows to control external devices only with the electrical activity of the brain. In order to improve the system, several approaches have been proposed. However it is usual to test algorithms with standard BCI signals from experts users or from repositories available on Internet. In this work, extreme learning machine (ELM) has been tested with signals from 5 novel users to compare with standard classification algorithms. Experimental results show that ELM is a suitable method to classify electroencephalogram signals from novice users.

Revista



Revista ISSN
Open Physics 2391-5471

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Disciplinas de Investigación



WOS
Physics, Multidisciplinary
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Sin Disciplinas
SciELO
Sin Disciplinas

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Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Rodríguez-Bermúdez, Germán Hombre Centro Universitario de la Defensa de San Javier - Chile
2 Bueno-Crespo, Andrés Hombre Universidad Católica de Murcia - España
3 José Martinez-Albaladejo, F. - Universidad Católica de Murcia - España

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Financiamiento



Fuente
Ministerio de Economía y Competitividad
Ministerio de Economía y Competitividad
AEI/FEDER

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Agradecimientos



Agradecimiento
This work has been partially supported by Spanish MINECO grant number MTM2014-51891-P and by the Spanish MINECO under grant TIN2016-78799-P (AEI/FEDER, UE).

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