Riemann-Based Algorithms Assessment for Single- and Multiple-Trial P300 Classification in Non-Optimal Environments - Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering Année : 2020

Riemann-Based Algorithms Assessment for Single- and Multiple-Trial P300 Classification in Non-Optimal Environments

Domaines

Interface homme-machine [cs.HC] Traitement du signal et de l'image [eess.SP]

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https://hal.uvsq.fr/hal-03174333

Soumis le : vendredi 19 mars 2021-10:09:53

Dernière modification le : jeudi 21 décembre 2023-11:56:08

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Dates et versions

hal-03174333 , version 1 (19-03-2021)

Identifiants

Citer

Juan Delgado, David Achanccaray, Elizabeth Villota, Sylvain Chevallier. Riemann-Based Algorithms Assessment for Single- and Multiple-Trial P300 Classification in Non-Optimal Environments. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2020, 28 (12), pp.2754-2761. ⟨10.1109/TNSRE.2020.3043418⟩. ⟨hal-03174333⟩

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