Evaluation of non-stationary signal processing methods for binary EEG classification
Elektroencefalografi (EEG) är en metod för att mäta hjärnans aktivitet genom att placera elektroder i hårbotten på en individ. Metoden är noninvasiv, relativt billig samt enkel att implementera, och är därför populär inom både forskning och medicin. EEG kan exempelvis användas för tankestyrning av robotproteser, känsloanalys, samt diagnostisering av olika sjukdomstillstånd såsom epilepsi. För attElectroencephalogram (EEG) measurements are notoriously noisy and non-stationary and there are several specialized techniques for their analysis and interpretation. In this thesis, we implement a collection of stationary and non-stationary methods including coherence, Phase Locking Value (PLV), Phase Lag Index (PLI), and their imaginary counterparts. In particular, we use the Singular Spectrum Dec