4 METHODOLOGYWe first provide an ov

4 METHODOLOGY
We first provide an overview of the architecture for EAR
used in this work. We then detail our algorithms for
removing baseline drift and noise from EOG signals, for
detecting the three basic eye movement types, and for
analyzing repetitive patterns of eye movements. Finally, we
describe the features extracted from these basic eye movement
types and introduce the minimum redundancy
maximum relevance feature selection and the support
vector machine classifier.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีที่ 4เรามีภาพรวมของสถาปัตยกรรมสำหรับหูก่อนใช้ในงานนี้ เราจากนั้นแสดงรายละเอียดของอัลกอริทึมสำหรับเอาพื้นฐานดริฟท์และเสียงรบกวนจากสัญญาณ EOG สำหรับสามตาพื้นฐานเคลื่อนย้ายชนิด การตรวจสอบและวิเคราะห์รูปแบบซ้ำ ๆ ของตาเคลื่อนไหว สุดท้าย เราอธิบายลักษณะการทำงานที่แยกจากการเคลื่อนไหวพื้นฐานตาเหล่านี้ชนิด และแนะนำซ้ำต่ำสุดเลือกลักษณะความเกี่ยวข้องสูงสุดและการสนับสนุนเวกเตอร์ classifier เครื่อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4 ระเบียบวิธีแรกเราให้ภาพรวมของสถาปัตยกรรมสำหรับหูที่ใช้ในงานนี้ จากนั้นเราจะมีรายละเอียดขั้นตอนวิธีการของเราสำหรับการลบลอยพื้นฐานและเสียงรบกวนจากสัญญาณ EOG สำหรับการตรวจสอบสามประเภทตาเคลื่อนไหวขั้นพื้นฐานและการวิเคราะห์รูปแบบซ้ำๆ ของการเคลื่อนไหวของดวงตา สุดท้ายเราอธิบายคุณสมบัติที่สกัดจากตาเคลื่อนไหวพื้นฐานเหล่านี้ชนิดและแนะนำซ้ำซ้อนขั้นต่ำการเลือกคุณลักษณะความเกี่ยวข้องสูงสุดและการสนับสนุนลักษณนามเครื่องเวกเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4 วิธีการ
เราให้ภาพรวมของสถาปัตยกรรมสำหรับหู
ใช้ในงานนี้ แล้วรายละเอียดขั้นตอนวิธีของเรา
ลบลอยพื้นฐานและเสียงรบกวนจากสัญญาณ eog สำหรับการตรวจจับการเคลื่อนไหวพื้นฐานสาม

ตาชนิดและวิเคราะห์รูปแบบที่การเคลื่อนไหวของตา สุดท้ายเรา
อธิบายคุณสมบัติสกัดจากพื้นฐานเหล่านี้เคลื่อนไหว

ตาประเภทและแนะนำซ้ำซ้อนน้อยที่สุดสูงสุดความเกี่ยวข้องคุณลักษณะการเลือกและสนับสนุนเครื่องเวกเตอร์

ลักษณนาม