Artigo

Sistemas de interface cérebro-máquina: classificação de imagética motora via geometria de Riemann com otimização bayesiana

Neste estudo, é apresentada uma nova metodologia para aprimorar o desempenho de sistemas de Interface Cérebro-Máquina baseados em Imagética Motora. Utilizaram-se informações de diferentes regiões do espectro dos sinais de eletroencefalografia, representadas como matrizes de covariância ponderadas pe...

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Autor principal: LOPES, Danilo de Sousa
Grau: Artigo
Publicado em: 2024
Assuntos:
Interface cérebro-máquina
Eletroencefalograma
Otimização Bayesiana
Geometria de Riemann
CNPQ::ENGENHARIAS
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
Acesso em linha: https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/6504

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