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Independent linear discriminant analysis : The first step in including covariates in EEG classification

Authors :
Trocellier, David
Lotte, Fabien
N’kaoua, Bernard
Popular interaction with 3d content (Potioc)
Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique (LaBRI)
Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Bordeaux (UB)-École Nationale Supérieure d'Électronique, Informatique et Radiocommunications de Bordeaux (ENSEIRB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
Université de Bordeaux (UB)
CORTICO
Source :
CORTICO 2023-COllectif pour la Recherche Transdisciplinaire sur les Interfaces Cerveau-Ordinateur, CORTICO 2023-COllectif pour la Recherche Transdisciplinaire sur les Interfaces Cerveau-Ordinateur, May 2023, Paris, France
Publication Year :
2023
Publisher :
HAL CCSD, 2023.

Abstract

International audience; The classifiers commonly used in BCIs do not take into account covariates such as changes in users’ mental states, eg., motivation or fatigue, which can influence EEG dynamic [1] and affect classification performances. We propose a linear discriminant analysis (LDA) variant [2] to account for these interfering covariates and improveperformance.

Details

Language :
English
Database :
OpenAIRE
Journal :
CORTICO 2023-COllectif pour la Recherche Transdisciplinaire sur les Interfaces Cerveau-Ordinateur, CORTICO 2023-COllectif pour la Recherche Transdisciplinaire sur les Interfaces Cerveau-Ordinateur, May 2023, Paris, France
Accession number :
edsair.od.......165..11f9e06ace81e7304b4eb550b2bf1c12