Buchumschlag

Motor Imagery EEG Signal Classification Using Minimally Random Convolutional Kernel Transform and Hybrid Deep Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hwaidi, Jamal, Ghanem, Mohamed Chahine
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Signal Processing
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Subject-Adaptive Transfer Learning Using Resting State EEG Signals for Cross-Subject EEG Motor Imagery Classification
von: An, Sion, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EEG_GLT-Net: Optimising EEG Graphs for Real-time Motor Imagery Signals Classification
von: Aung, Htoo Wai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Arrhythmia Classification from 12-Lead ECG Signals Using Convolutional and Transformer-Based Deep Learning Models
von: Apostol, Andrei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Synthetic EEG Generation using Diffusion Models for Motor Imagery Tasks
von: Alexandre, Henrique de Lima, et al.
Veröffentlicht: (2025)

NeuroPath: Practically Adopting Motor Imagery Decoding through EEG Signals
von: Cao, Jiani, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Hybrid Quantum Deep Learning Model for Emotion Detection using raw EEG Signal Analysis
von: Chandanwala, Ali Asgar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving EEG Signal Classification Accuracy Using Wasserstein Generative Adversarial Networks
von: Park, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Subject-Independent Deep Architecture for EEG-based Motor Imagery Classification
von: Sartipi, Shadi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CSP-Net: Common Spatial Pattern Empowered Neural Networks for EEG-Based Motor Imagery Classification
von: Jiang, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Subject Depression Level Classification Using EEG Signals with a Sample Confidence Method
von: Zhang, ZhongYi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluation of Deep Learning Models for LBBB Classification in ECG Signals
von: Ordóñez, Beatriz Macas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ECG-SleepNet: Deep Learning-Based Comprehensive Sleep Stage Classification Using ECG Signals
von: Aghaomidi, Poorya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Multi-Modal Unsupervised Machine Learning Approach for Biomedical Signal Processing in CPR
von: Islam, Saidul, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EEG_RL-Net: Enhancing EEG MI Classification through Reinforcement Learning-Optimised Graph Neural Networks
von: Aung, Htoo Wai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uni-NTFM: A Unified Foundation Model for EEG Signal Representation Learning
von: Chen, Zhisheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Supervised and Unsupervised Deep Learning Approaches for EEG Seizure Prediction
von: Georgis-Yap, Zakary, et al.
Veröffentlicht: (2023)

EEG-DCNet: A Fast and Accurate MI-EEG Dilated CNN Classification Method
von: Peng, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Coronary Artery Disease Classification Using One-dimensional Convolutional Neural Network
von: Phoemsuk, Atitaya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Transformers are Better EEG Learners
von: Wang, Bingxin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Random Wavelet Features for Graph Kernel Machines
von: de Bassompierre, Valentin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Feature Reweighting for EEG-based Motor Imagery Classification
von: Lotey, Taveena, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Deep Generative Models for Physiological Signals: A Systematic Literature Review
von: Neifar, Nour, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Electrocardiogram Classification with Transformers Using Koopman and Wavelet Features
von: Ghosh, Sucheta, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Large-Scale Classification of Shortwave Communication Signals with Machine Learning
von: Scholl, Stefan
Veröffentlicht: (2025)

EEG-DIF: Early Warning of Epileptic Seizures through Generative Diffusion Model-based Multi-channel EEG Signals Forecasting
von: Jiang, Zekun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Finding One's Bearings in the Hyperparameter Landscape of a Wide-Kernel Convolutional Fault Detector
von: Hudson, Dan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MixNet: Joining Force of Classical and Modern Approaches Toward the Comprehensive Pipeline in Motor Imagery EEG Classification
von: Autthasan, Phairot, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cross-Subject Intracranial EEG Reconstruction from Scalp Recordings Using Multi-Scale Cross-Attention Transformers
von: Pham, Tien-Dat, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On-device Learning of EEGNet-based Network For Wearable Motor Imagery Brain-Computer Interface
von: Bian, Sizhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Deep-Match Framework for Event-Related Potential Detection in EEG
von: Zylinski, Marek, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enabling Unsupervised Training of Deep EEG Denoisers With Intelligent Partitioning
von: Rao, Qiyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

How Homogenizing the Channel-wise Magnitude Can Enhance EEG Classification Model?
von: Ngo, Huyen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Calibration of Deep Learning Classification Models in fNIRS
von: Cao, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Knowledge-guided EEG Representation Learning
von: Kommineni, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ZUNA: Flexible EEG Superresolution with Position-Aware Diffusion Autoencoders
von: Warner, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Comparative Analysis of Deep Learning Approaches for Harmful Brain Activity Detection Using EEG
von: Bhatti, Shivraj Singh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Hybrid Graph Neural Network for Enhanced EEG-Based Depression Detection
von: Wang, Yiye, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NeuroNet: A Novel Hybrid Self-Supervised Learning Framework for Sleep Stage Classification Using Single-Channel EEG
von: Lee, Cheol-Hui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ARNN: Attentive Recurrent Neural Network for Multi-channel EEG Signals to Identify Epileptic Seizures
von: Rukhsar, Salim, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Feature Selection via Dynamic Graph-based Attention Block in MI-based EEG Signals
von: Han, Hyeon-Taek, et al.
Veröffentlicht: (2024)