CBAM-DeepConvNet: Convolutional Block Attention Module-Deep Convolutional Neural Network for asymmetric visual evoked potentials recognition

Purpose: This study aimed to improve the accuracy and the ITR in the stimulative paradigm of character spelling systems based on asymmetric Visual Evoked Potentials (aVEPs) by utilizing EEG signal and an improved Convolutional Block Attention Module-Deep Convolutional Neural Network. Methods: This s...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Zhouyu Ji, Shuran Li, Hongfei Zhang, Chuangquan Chen, Qian Xu, Junhua Li, Hongtao Wang
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Taylor & Francis Group 2025-12-01
Loạt:	Brain-Apparatus Communication
Những chủ đề:	Asymmetric visual evoked potentials (aVEPs) Convolutional Block Attention Module (CBAM) Deep Convolutional Neural Network (DeepConvNet)
Truy cập trực tuyến:	https://www.tandfonline.com/doi/10.1080/27706710.2025.2489396
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!