Система аналізу даних уявної кінематики тіла із використанням методів глибинного навчання
Вантажиться...
Дата
2021
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 137 с., 13 табл., 32 рис., 2 додатки, 42 джерела.
У роботі розглянуто та проаналізовано найбільш поширені методи та
підходи глибинного навчання для аналізу даних ЕЕГ уявної кінематики
тіла. Досліджено різні методи аугментації даних та попередньої обробки.
Робота обраних для роботи методів була розглянута на практичній задачі, а
саме класифікації уявних дій піддослідних.
Об’єктом дослідження стали медичні показники (записи ЕЕГ) та їх
значення для створення на основі даних уявної кінематики тіла
нейрокомп’ютерних інтерфейсів здатних працювати в реальному часі.
Предметом дослідження стали математичні методи глибинного
навчання навчання, попередньої обробки та аугментації даних.
Опис
Ключові слова
ЕЕГ, машинне навчання, глибинне навчання, нейрокомп'ютерний інтерфей, уявна кінематика тіла, аугментація даних, EEG, machine learning, deep learning, brain computer interface, imagined body kinematics, data augmentation
Бібліографічний опис
Залевський, В. В. Система аналізу даних уявної кінематики тіла із використанням методів глибинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Залевський Владислав Володимирович. – Київ, 2021. – 137 с.