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Extensions of Independent Component Analysis Mixture Models for classification and prediction of EEG signals

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Extensions of Independent Component Analysis Mixture Models for classification and prediction of EEG signals

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Safont Armero, G.; Salazar Afanador, A.; Rodríguez Martínez, A.; Vergara Domínguez, L. (2013). Extensions of Independent Component Analysis Mixture Models for classification and prediction of EEG signals. WAVES. 5:59-68. http://hdl.handle.net/10251/52797.

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Título: Extensions of Independent Component Analysis Mixture Models for classification and prediction of EEG signals
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario de Telecomunicación y Aplicaciones Multimedia - Institut Universitari de Telecomunicacions i Aplicacions Multimèdia
Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions
Fecha difusión:
Resumen:
This paper presents two applications of Independent Component Analysis Mixture Modeling (ICAMM) for the classification and prediction of data. The first one of these extensions is Sequential ICAMM (SICAMM), an ICAMM structure ...[+]
Palabras clave: ICA mixture model , EEG , Prediction , Classification , Working-memory task
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
WAVES. (issn: 1889-8297 )
Versión del editor: http://www.iteam.upv.es/waves.php?id=6&lang=es
Patrocinador:
Universitat Politècnica de Valencia under grant 20130072
Generalitat Valenciana under grants PROMETEO/2010/040
Generalitat Valenciana under grants ISIC/2012/006
Spanish Administration and European Union FEDER Programme under grant TEC2011-23403 01/01/2012
Tipo: Artículo

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