Solving the SSVEP Paradigm Using the Nonlinear Canonical Correlation Analysis Approach.

De la Cruz-Guevara, Danni Rodrigo; Alfonso-Morales, Wilfredo; Caicedo-Bravo, Eduardo

De la Cruz-Guevara, Danni Rodrigo; Alfonso-Morales, Wilfredo; Caicedo-Bravo, Eduardo.

Afiliação

De la Cruz-Guevara DR; Department of Electrical, Electronics and Telecommunications Engineering, Universidad de las Fuerzas Armadas, Sangolqui 171103, Ecuador.
Alfonso-Morales W; School of Electrical and Electronics Engineering, Faculty of Engineering, Universidad del Valle, Calle 13 #100-00, Cali 760032, Colombia.
Caicedo-Bravo E; School of Electrical and Electronics Engineering, Faculty of Engineering, Universidad del Valle, Calle 13 #100-00, Cali 760032, Colombia.

Sensors (Basel) ; 21(16)2021 Aug 06.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34450750

Assuntos

Interfaces Cérebro-Computador; Potenciais Evocados Visuais; Algoritmos; Eletroencefalografia; Análise Multivariada; Estimulação Luminosa

Palavras-chave

canonical correlation analysis; deep learning; information transfer rate; nonlinear canonical correlation analysis; steady-state visual evoked potentials

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Potenciais Evocados Visuais / Interfaces Cérebro-Computador Tipo de estudo: Prognostic_studies Idioma: En Revista: Sensors (Basel) Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Equador País de publicação: Suíça

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