Name: Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces (Control, Robotics and Sensors) (en Inglés)
SKU: 51351713
Price: 176690.00 CLP
Availability: InStock
Author: Tanaka, Toshihisa ; Arvaneh, Mahnaz
ISBN: 9781785613982

portada Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces (Control, Robotics and Sensors) (en Inglés)

Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces (Control, Robotics and Sensors) (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Ilustrado por

Toshihisa Tanaka

Mahnaz Arvaneh

Editorial

Institution of Engineering & Technology

Autor

Tanaka, Toshihisa ; Arvaneh, Mahnaz

Año

2018

Idioma

Inglés

N° páginas

360

Encuadernación

Tapa Dura

Dimensiones

23.6x16.3x2.3 cm

Peso

0.68 kg.

ISBN13

9781785613982

Categorías

Neurología y neurofisiología clínicas
Neurociencias
Ingeniería electrónica
Procesamiento de señales
Procesamiento digital de señales (dsp, por su sigla inglesa)

Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces (Control, Robotics and Sensors) (en Inglés)

Toshihisa Tanaka (Ilustrado por) · Mahnaz Arvaneh (Ilustrado por) · Institution of Engineering & Technology · Tapa Dura

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Reseña del libro "Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces (Control, Robotics and Sensors) (en Inglés)"

Brain-machine interfacing or brain-computer interfacing (BMI/BCI) is an emerging and challenging technology used in engineering and neuroscience. The ultimate goal is to provide a pathway from the brain to the external world via mapping, assisting, augmenting or repairing human cognitive or sensory-motor functions. In this book an international panel of experts introduce signal processing and machine learning techniques for BMI/BCI and outline their practical and future applications in neuroscience, medicine, and rehabilitation, with a focus on EEG-based BMI/BCI methods and technologies. Topics covered include discriminative learning of connectivity pattern of EEG; feature extraction from EEG recordings; EEG signal processing; transfer learning algorithms in BCI; convolutional neural networks for event-related potential detection; spatial filtering techniques for improving individual template-based SSVEP detection; feature extraction and classification algorithms for image RSVP based BCI; decoding music perception and imagination using deep learning techniques; neurofeedback games using EEG-based Brain-Computer Interface Technology; affective computing system and more.