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One way to tackle brain computer interfaces is to consider event related potentials in electroencephalography, like the well established P300 phenomenon. In this paper a multiple classifier approach to discover these events in the bioelectrical signal and with them whether or not a subject has recognized a particular pattern, is employed. Dealing with noisy data as well as heavily imbalanced target class distributions are among the difficulties encountered. Our approach utilizes partitions of electrodes to create robust and meaningful individual classifiers, which are then subsequently combined using decision fusion. Furthermore, a classifier selection approach using genetic algorithms is evaluated and used for optimization. The proposed approach utilizing information fusion shows promising results (over 0.8 area under the ROC curve).  相似文献   
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Abstract

We have measured the Raman spectra of the quasi-one-dimensional crystal SbSBr as a function of pressure at 295, 70, 37 and 25 K.

The pressure coefficients of the observed Raman modes have been determined and used to distinguish inter-from intrachain modes. Spectral features characteristic of the ferroelectric phase have been attributed to impurities or lattice imperfections and not to the presence of the ferroelectric phase, providing indication that the para-to ferroelectric phase transition occurs below 25 K.  相似文献   
999.
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