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This paper presents the classification of three mental tasks, using the EEG signal and simulating a real-time process, what is known as pseudo-online technique. The Bayesian classifier is used to recognize the mental tasks, the feature extraction uses the Power Spectral Density, and the Sammon map is used to visualize the class separation. The choice of the EEG channel and sampling frequency is based on the Kullback-Leibler symmetric divergence and a reclassification model is proposed to stabilize the classifications. Este artigo apresenta a classificação de três tarefas mentais, usando o sinal de EEG e simulando um processo em tempo real, o que se convencionou chamar de técnica pseudo online. Um classificador bayesiano é usado para reconhecer as tarefas mentais, a extração de característica usa a densidade espectral de potência, e o mapa Sammon é usado para visualizar a separação de classes. A escolha do canal de EEG e da frequência de amostragem é baseada na divergência simétrica de Kullback-Leibler, e um modelo de reclassificação é proposto para estabilizar as classificações. |
