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628216 Tiruchendur Bio-数据
美国纳米协会成员iQAC成员-2006M.Phil审查委员会成员。Viva-Voce检查SriS.Ramasamy Naidu纪念学委员会成员，2019年1月至2021年12月萨特尔（Sattur），萨特尔（Sattur）2020ADFEST-20220 InterColgiate InterColgiate青年节的组织委员会成员在10.1.2020 Aditanar Aditanar Aditanar Addanar College of Arts and Science ot Acc＆M.Sc＆M.Sc＆M.Sc＆ph。 acting committee member and conduct awareness programme for student voters on 15.4.2019 Organizing secretary in one day workshop on “ Chemistry en miniature” on 25.9.2019 organized by Department of chemistry i) Organizing secretary in Science Exhibition on Pollution control ADITANAR –SCI-EXPO-2019 on 30.8.2019 organized by IQAC, Aditanar college, Tiruchendur ii) Organizing committee Member in科学与技术科学展览
利用时域统计参数进行运动想象脑电图数据特征提取
J. Anila Maily a,b C. Velayutham 博士 c*，M.Mohamed Sathik da 研究学者，（兼职内部）（注册号：12336），Sadakathullah Appa 学院计算机科学系，Rahmath Nagar,Tirunelveli- 627011 b 副教授，圣玛丽学院（自治），Thoothukudi。 c *蒂鲁琴杜尔阿迪塔纳尔艺术与科学学院院长兼副教授，d Sadakathullah Appa 学院校长，Rahmath Nagar, Tirunelveli -627011, 泰米尔纳德邦，印度。 a,b,c,d 附属于 Manonmaniam Sundaranar 大学，Abishekapatti, Tirunelveli-627012, 泰米尔纳德邦，印度。文章历史记录：收稿日期：2021 年 1 月 10 日；修订日期：2021 年 2 月 12 日；接受日期：2021 年 3 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 28 日 _____________________________________________________________________________________________________ 摘要：脑机接口 (BCI) 提供了大脑与外界之间的沟通途径。对于因神经肌肉疾病而致残的人来说，这是一种福音。BCI 的工作原理是测量脑信号、分析、解释它们并将其转化为动作。脑电图 (EEG) 是大脑产生的电活动的测量。运动意象是在没有任何身体运动的情况下对运动的心理模拟。每个脑信号都由几个称为特征的相关值量化。一旦提取出特征，就可以识别用户的意图。特征提取模块负责选择对分类非常重要的特征。在本文中，我们提出了时域统计特征提取技术，例如均值相关性、峰度、偏度，并使用 KNN 分类器进行分类。将结果与通用空间模式（CSP）提取的特征进行比较，并使用线性判别分析分类器进行分类。关键词：BCI，EEG，运动想象，特征提取