Non-Invasive Brain-Computer Interfaces - VO |
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Institut:
Institut für Neurotechnologie
Zeitleiste: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 Sem. WS SS WS SS WS SS WS SS WS SS WS SS WS SS WS SS WS SS WS SS 201x
LV-Nummer: 709.026
Semesterstunden: 2
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Inhalt:
Die Lehrveranstalltung behandelt die wichtigsten Begriffe, Modelle und Methoden aus dem Bereich Elektroenzephalogram-basierender (EEG) Brain-Computer Interfaces (BCIs). Insbesonderes wird dabei auf unterschiedliche Methoden der Merkmalsextraktion (aus dem Zeit-, Frequenz- und Phasenbereich) und des Maschinellen Lernens und der Mustererkennung von (i) Evozierten Gehirnpotentialen (e.g. steady-state visual evoked potentials (SSVEP) und P300), als auch auf die (ii) durch mentale Aktivitaet modulierbaren Aenderungen der rhythmischer Aktitivaet eingegangen.
In den Übungen weden anhand selbst aufgezeichneter EEG Daten besprochene Modelle und Methoden in MATLAB untersucht. Daneben werden verschiedene EEG-Paradigmen durchgefuehrt und ein Echt-zeit BCI implementiert.
Quelle:
TUGraz-Online
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