Real-Time Classification of Actual vs Imagery Finger Tapping Using fNIRS
Real-Time Classification of Actual vs Imagery Finger Tapping Using fNIRS
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使用 fNIRS 对实际手指敲击与图像手指敲击进行实时分类
DOI：
10.1364/biomed.2014.bm3a.34
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发表时间：
2014
影响因子：
4.6
通讯作者：
L. Najafizadeh
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Maria Peifer;Li Zhu;L. Najafizadeh
采用实时方法和LS-SVM对实际和图像手指敲击实验的近红外信号进行了分类。该方法在0.4秒的时间窗口内平均精度达到76%。
Using a real-time method and LS-SVM, fNIRS signals from actual and imagery finger tapping experiments are successfully classified. This method can achieve an average accuracy of 76% using a time window of only 0.4seconds.