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Performance Analysis of Machine Learning Algorithms for Classifying Hand Motion-Based EEG Brain Signals

Computer Systems Science & Engineering 2022年第9期42卷 1095-1107页

作者： Ayman Altameem jaideep singh Sachdev Vijander singh Ramesh Chandra Poonia Sandeep Kumar Abdul Khader Jilani Saudagar Department of Computer Science College of Applied StudiesKing Saud UniversityRiyadh11495Saudi Arabia Department of Computer Science and Engineering Manipal University JaipurJaipur303007India Department of Computer Science CHRIST(Deemed to be University)Bangalore560029India Department of Computer Science and Engineering CHRIST(Deemed to be University)Bangalore560074India Information Systems Department Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University(IMSIU)Riyadh11432Saudi Arabia

Brain-computer interfaces (BCIs) records brain activity using electroencephalogram (EEG) headsets in the form of EEG signals;these signals can berecorded, processed and classified into different hand movements, which can beused to control other IoT devices. Classification of hand movements will beone step closer to applying these algorithms in real-life situations using EEGheadsets. This paper uses different feature extraction techniques and sophisticatedmachine learning algorithms to classify hand movements from EEG brain signalsto control prosthetic hands for amputated persons. To achieve good classificationaccuracy, denoising and feature extraction of EEG signals is a significant step. Wesaw a considerable increase in all the machine learning models when the movingaverage filter was applied to the raw EEG data. Feature extraction techniques likea fast fourier transform (FFT) and continuous wave transform (CWT) were usedin this study;three types of features were extracted, i.e., FFT Features, CWTCoefficients and CWT scalogram images. We trained and compared differentmachine learning (ML) models like logistic regression, random forest, k-nearestneighbors (KNN), light gradient boosting machine (GBM) and XG boost onFFT and CWT features and deep learning (DL) models like VGG-16, DenseNet201 and ResNet50 trained on CWT scalogram images. XG Boost with FFTfeatures gave the maximum accuracy of 88%.

关键词： Machine learning brain signal hand motion recognition braincomputer interface convolutional neural networks

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Radio frequency heating to inactivate microorganisms in broccoli powder

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Food Quality and Safety 2017年第1期1卷 93-100页

作者： Yicun Zhao Wei Zhao Ruijin Yang jaideep singh Sidhu Fanbin Kong State Key Laboratory of Food Science and Technology School of Food Science and Technology Collaborative Innovation Center of Food Safety and Quality Control in Jiangsu Province Jiangnan UniversityWuxiChina Department of Food Science&Technology University of GeorgiaAthensGeorgiaUSA

Recently,the safety of low-water-activity(aw)foods,including dried vegetables,has become a major *** has been realized that microorganisms may not grow in low-aw foods but can survive for rather long period of *** it represents significant risk especially when the lowaw foods are added to high-aw foods,because the inhibited microorganisms in low-aw foods will grow in high-aw *** this study,broccoli powder(aw=0.586)was pasteurized by radio frequency(RF)treatment using a 6 kW,27.12 MHz pilot-scale RF *** patterns and temperature profiles in broccoli powder package in a polypropylene plastic pouch(17×12×5 cm)during RF heating were *** non-uniform heating pattern was validated,characterized by much higher temperatures(about 17–32°C)in the interior and centre of the food powder package than that in the exterior *** over and rotation during RF treatment were proven effective to improve the heating *** reduction and change of colour of broccoli powder after RF heating for different time periods were studied,and the results showed that the level of microbial inactivation was greatly reduced by 4.2 log colony-forming units(CFU)/g with insignificant colour degradation after RF heating for 5 *** study also indicated that cold-shock treatment[kept the treated sample at freezing temperature(−18°C)for 48 h]following RF treatment further effectively reduced the microorganisms in broccoli powder from 3.0 log CFU/g immediately after RF treatment to less than 30 CFU/g,which indicated that cold shock in conjunction with RF heating is a promising technology with a potential to reduce the strength of applied RF and thus contributing to better retention of quality of low-moisture foods.

关键词： Low-water-activity foods broccoli powder radio frequency(RF) decontamination

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整合电子顺磁共振、小角X射线散射和计算模拟的长链RNA及RNA-蛋白复合物的三维结构研究

整合电子顺磁共振、小角X射线散射和计算模拟的长链RNA及RNA-蛋白...

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2021第二十一届全国波谱学学术年会

作者：王岩胡艳萍徐钟河 Akiva Feintuch jaideep singh Peter Z.Qin Daniella Goldfarb 方显杨清华大学生命科学学院北京市结构生物学高精尖创新中心魏茨曼科学研究所化学物理系南加州大学化学系

＜正＞由于RNA固有的柔性和动态特性,应用传统的结构研究方法,例如X射线晶体学、核磁共振和冷冻电镜对长链RNA及其蛋白质复合物的三维结构开展研究仍十分具有挑战性。截至到2021年4月3日,在PDB数据库中,已有176,247条结构数据,但RNA的...

＜正＞由于RNA固有的柔性和动态特性,应用传统的结构研究方法,例如X射线晶体学、核磁共振和冷冻电镜对长链RNA及其蛋白质复合物的三维结构开展研究仍十分具有挑战性。截至到2021年4月3日,在PDB数据库中,已有176,247条结构数据,但RNA的结构数据仅有1534条,不到总数的1%。因而,对RNA及其蛋白质复合物开展结构研究,有必要发展新的方法。领域内的一个趋势是,运用多种互补的实验或计算方法,对RNA及其复合物进行综合的结构研究,

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整合电子顺磁共振、小角X射线散射和计算模拟的长链RNA及RNA-蛋白复合物的三维结构研究

整合电子顺磁共振、小角X射线散射和计算模拟的长链RNA及RNA-蛋白...

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2021第二十一届全国波谱学学术年会

由于RNA固有的柔性和动态特性,应用传统的结构研究方法,例如X射线晶体学、核磁共振和冷冻电镜对长链RNA及其蛋白质复合物的三维结构开展研究仍十分具有挑战性。截至到2021年4月3日,在PDB数据库中,已有176,247条结构数据,但RNA的结构数...

由于RNA固有的柔性和动态特性,应用传统的结构研究方法,例如X射线晶体学、核磁共振和冷冻电镜对长链RNA及其蛋白质复合物的三维结构开展研究仍十分具有挑战性。截至到2021年4月3日,在PDB数据库中,已有176,247条结构数据,但RNA的结构数据仅有1534条,不到总数的1%。因而,对RNA及其蛋白质复合物开展结构研究,有必要发展新的方法。领域内的一个趋势是,运用多种互补的实验或计算方法,对RNA及其复合物进行综合的结构研究,

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