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  A generative model approach for decoding in the visual event-related potential-based brain-computer interface speller

Martens, S., & Leiva, J. (2010). A generative model approach for decoding in the visual event-related potential-based brain-computer interface speller. Journal of Neural Engineering, 7(2), 1-10. doi:10.1088/1741-2560/7/2/026003.

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Urheber

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 Urheber:
Martens, SMM1, Autor           
Leiva, JM1, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: There is a strong tendency towards discriminative approaches in brain-computer interface (BCI) research. We argue that generative model-based approaches are worth pursuing and propose a simple generative model for the visual ERP-based BCI speller which incorporates prior knowledge about the brain signals. We show that the proposed generative method needs less training data to reach a given letter prediction performance than the state of the art discriminative approaches.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2010-04
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Neural Engineering
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 7 (2) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1 - 10 Identifikator: -