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  Frequency Peak Features for Low-Channel Classification in Motor Imagery Paradigms

Jayaram, V., Schölkopf, B., & Grosse-Wentrup, M. (2017). Frequency Peak Features for Low-Channel Classification in Motor Imagery Paradigms. In 2017 8th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER 2017) (pp. 321-324). Piscataway, NJ: IEEE. doi:10.1109/NER.2017.8008355.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-ABC3-9 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000A-ABC4-8
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Jayaram, Vinay1, Autor
Schölkopf, Bernhard2, Autor           
Grosse-Wentrup, Moritz2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2017-08-152017
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/NER.2017.8008355
BibTex Citekey: JaySchGro17
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 8th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER 2017)
Veranstaltungsort: Shanghai
Start-/Enddatum: 2017-08-25 - 2017-08-28

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2017 8th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER 2017)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 321 - 324 Identifikator: ISBN: 978-1-5090-4603-4
ISBN: 978-1-5090-4604-1
ISSN: 1948-3554
ISSN: 1948-3546
DOI: 10.1109/NER36745.2017