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Among several technologies related to human brain, Brain Computer Interface (BCI) system is one of the most notable technologiesrecently. Conventional BCI for direct communication between human brain and machine are discomfort because normally elec-troencephalograghy(EEG) signal is measured by using multichannel EEG sensor. In this study, we propose 2-channel EEG sensor-basedapplication control system which is more convenience and low complexity to wear to get EEG signal. EEG sensor module and systemalgorithm used in this study are developed and designed and one of the BCI methods, Motor Imagery (MI) is implemented in the sys-tem. Experiments are consisted of accuracy measurement of MI classification and driving control test. The results show that our simplewearable system has comparable performance with studies using multi-channel EEG sensor-based system, even better performance thanother studies.
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http://scholar.google.co.kr/scholar?q=BCI&btnG=&hl=ko&as_sdt=0%2C5&as_vis=1
Hwang HJ / 2009 / Neurofeedback-based motor imagery training for brain-computer interface(BCI) / J Neurosci Methods 179:150~156
Bi, Luzheng / 2013 / EEG-based braincontrolled mobile robots : a survey / Human-Machine Systems, IEEE Transactions on 43(2):161~176
Tatum WO / 2008 / Handbook of EEG Interpretation / Demos Medical Publishing :150~154
Thomas KP / 2009 / A new discriminative common spatial pattern method for motor imagery brain-computer interfaces / IEEE Trans Biomed Eng 56:2730~2733
Hwang HJ / 2009 / Neurofeedback-based motor imagery training for brain-computer interface(BCI) / J Neurosci Methods 179:150~156
Bi, Luzheng / 2013 / EEG-based braincontrolled mobile robots : a survey / Human-Machine Systems, IEEE Transactions on 43(2):161~176
Tatum WO / 2008 / Handbook of EEG Interpretation / Demos Medical Publishing :150~154
Thomas KP / 2009 / A new discriminative common spatial pattern method for motor imagery brain-computer interfaces / IEEE Trans Biomed Eng 56:2730~2733
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