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Das Projekt bĂŒndelt Methoden aus der Psychologie, Neuroforschung und Informatik, um adaptive Lernumgebungen  auf der Basis von Elektroenzephalogramm (EEG) - Methodiken aus dem Bereich des Brain Computer Interfaces zu entwickeln.

Verschiedene Klassifikationsmethoden und maschinelle Lernalgorithmen, wie z.B. der lineare Diskriminanzanalyse und den Support Vector Machines, werden vergleichend untersucht,  um diese fĂŒr die Anwendbarkeit zur Analyse von EEG - Daten zu evaluieren.

Ziel ist es, die Schritte, welche bei einer Klassifikation von EEG - Signalen notwendig sind – Datenvorverarbeitung  mit Hilfe verschiedener Filtermethoden,  Merkmalsextraktion,  Klassifikationsmethoden, die zur  Feedbackimplementation genutzt werden können  - mit Hilfe der Informatik so zu optimieren, dass  eine EEG-basierte Online-Klassifikation kognitiver Belastungskomponenten ermöglicht wird.

Mehr Informationen ĂŒber dieses Projekt finden Sie unter folgendem Link.