EEG-Signal-Klassifikation

Die Klassifizierung von EEG-Signalen bezieht sich auf die Analyse von Elektroenzephalogramm-Daten und die Verwendung von maschinelles Lernen-Algorithmen, um verschiedene Muster von Hirnwellen zu identifizieren und die verschiedenen Zustände der Hirnaktivität präzise zu differenzieren. Das Ziel ist es, die Genauigkeit und Effizienz der Signalverarbeitung zu verbessern und somit starke Unterstützung für die Neurowissenschaft, Psychologie und klinische Medizin zu bieten. Diese Technologie hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Epilepsieüberwachung, Schlafstörungsdagnostik und Entwicklung von Hirn-Computer-Schnittstellen.