Wavelet denoising for P300 single-trial detection

Carolina Saavedra 1, * Laurent Bougrain 1
* Auteur correspondant
1 CORTEX - Neuromimetic intelligence
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Abstract : Template-based analysis techniques are good candidates to robustly detect transient temporal graphic elements (e.g. event-related potential, k-complex, sleep spindles, vertex waves, spikes) in noisy and multi-sources electro-encephalographic signals. More specifically, we present the impact on a large dataset of a wavelet denoising to detect evoked potentials in a single-trial P300 speller. Using coiflets as a denoising process allows to obtain more stable accurracies for all subjects.
Type de document :
Communication dans un congrès
Neurocomp. Proccedings of the 5th french conference on computational neuroscience - Neurocomp'10, Oct 2010, Lyon, France. pp.227-231, 2010
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Contributeur : Carolina Saavedra <>
Soumis le : mardi 21 décembre 2010 - 16:17:11
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:48
Document(s) archivé(s) le : mardi 22 mars 2011 - 03:01:20

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Carolina Saavedra, Laurent Bougrain. Wavelet denoising for P300 single-trial detection. Neurocomp. Proccedings of the 5th french conference on computational neuroscience - Neurocomp'10, Oct 2010, Lyon, France. pp.227-231, 2010. 〈inria-00549218〉

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