Aﬀective state recognition through analysis of electroencephalogram signals by using extreme gradient boosting

Aﬀective state recognition through analysis of electroencephalogram signals by using extreme gradient boosting

This thesis is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science and Engineering, 2021.

Бібліографічні деталі
Автори:	khan, Md. Sakib, Salsabil, Nishal, Amir, Rayeed, Khandaker, Moumita
Інші автори:	Alam, Golam Rabiul
Формат:	Дисертація
Мова:	English
Опубліковано:	Brac University 2021
Предмети:	Aﬀective State recognition Emotion EEG Statistics FFT DCT Poincare Hjorth Parameters SVM XGBoost ID 17101191 ID 18301286 ID 17101428 ID 17101065
Онлайн доступ:	http://hdl.handle.net/10361/15409

Схожі ресурси

Dynamic spam detection system and most relevant features identiﬁcation using random weight network
за авторством: Zaman, Syed Mahbubuz, та інші
Опубліковано: (2021)

Interior design drawings - coordination plan (Architectural Consultant Drawings)
за авторством: WOHA Designs PTE LTD
Опубліковано: (2023)

Do Elections Always Motivate Incumbents? : Experimentation vs. Career Concerns /
за авторством: Lockwood, Ben
Опубліковано: (2003)

SWIFT and RTGS operations of Southeast Bank Limited
за авторством: Biswas, Mehrab Hossain, та інші
Опубліковано: (2024)

Analyzing CV/resume using natural language processing and machine learning
за авторством: Reza, Md. Tanzim, та інші
Опубліковано: (2018)

A convolutional neural network based model with improved activation function and optimizer for effective intrusion detection and classification
за авторством: Kabir, Solaiman, та інші
Опубліковано: (2021)

Visualization of security vulnerabilities through intrusion detection system
за авторством: Ahmed, Ibrar, та інші
Опубліковано: (2010)

Malicious data classification in packet data network through hybrid meta deep learning
за авторством: Tapu, Sakib Uddin, та інші
Опубліковано: (2023)

Academic document verification using SSI and blockchain technology
за авторством: Huda, Md. Isa Sayek
Опубліковано: (2024)

Emotion recognition using EEG signal and deep learning approach
за авторством: Islam, Sayedi Hassan Bin, та інші
Опубліковано: (2019)

Multiclass emotion classification by using Spectrogram image analysis: A CNN-XGBoost fusion approach
за авторством: Esha, Ishraq Ahmed, та інші
Опубліковано: (2023)

Performance analysis of deep learning algorithms for Intrusion Detection System(IDS) of IoT Security
за авторством: Fiha, Yeamin Jahan, та інші
Опубліковано: (2022)

Detection of epileptic seizure using Support Vector Machine Classifier - extracted features from EEG signals
за авторством: Amiz, Asef Hassan, та інші
Опубліковано: (2021)

IoT based brain-wave assistive system for paralyzed individuals
за авторством: Monowara, Syeda Maliha, та інші
Опубліковано: (2021)

Financial factors analysis for acquisition premium and anticipation using extreme gradient boosting and deep recurrent neural network
за авторством: Rayhan, Mohammad, та інші
Опубліковано: (2020)

Emotion recognition by exploiting temporal resolution of EEG signals using transformation and learning methods
за авторством: Uddin, Md.Tousif, та інші
Опубліковано: (2021)

Yield prediction for precision agriculture using extreme gradient boosting and support vector regression
за авторством: Ahmed, Md. Sabbir, та інші
Опубліковано: (2021)

Electroencephalogram based Emotion Recognition with Graph Convolutional Network Model
за авторством: Islam, Md. Tahmidul, та інші
Опубліковано: (2023)

Mood disorders across the life span /
Опубліковано: (1996)

Analysis of physicochemical parameters and microbial status in Gulshan lake water
за авторством: Afsar, Ashif
Опубліковано: (2014)

Prediction and detection in change of cognitive load for VIP’s by a machine learning approach
за авторством: Rahman, Fahim, та інші
Опубліковано: (2021)

Effects of Allium sativum extract in arsenic induced toxicity in Swiss albino mice
за авторством: Adhara, Rusafa Antashin
Опубліковано: (2020)

Complete business statistics /
за авторством: Aczel, Amir D.
Опубліковано: (2005)

Prediction on large scale data using extreme gradient boosting
за авторством: Sawon, Md.Tariq Hasan, та інші
Опубліковано: (2016)

Segmentation free Bangla OCR using HMM: Training and recognition
за авторством: Hasnat, Md. Abul, та інші
Опубліковано: (2010)

Experiencing shame: An affective reading of the sexual and reproductive health and rights classroom in Bangladesh
за авторством: Khan, Saad Adnan, та інші
Опубліковано: (2022)

A passion for teaching /
за авторством: Day, Christopher, ACP
Опубліковано: (2004)

The Affective domain : a resource book for media specialists.
Опубліковано: (1970)

A multimodal approach of sentiment analysis to predict customer emotions towards a product
за авторством: Islam, Shadman, та інші
Опубліковано: (2020)

Parameter theory and linguistic change

A study on hematological parameters of tuberculosis patients in Bangladesh
за авторством: Monirozzaman, Mohammad
Опубліковано: (2019)

Factor analysis of ad liking and prediction of purchase intent through emotionomics
за авторством: Toma, Syeda Tanzina Farhin, та інші
Опубліковано: (2020)

Genetic studies in affective disorders : overview of basic methods, current directions, and critical research issues /
Опубліковано: (1994)

Design and VLSI implementation of high performance face recognition system
за авторством: Dewan, Priyanka Das, та інші
Опубліковано: (2013)

Consumer behaviour analysis using EEG signals for Neuromarketing Application
за авторством: Amin, Chowdhury Rabith, та інші
Опубліковано: (2020)

Introductory statistics /
за авторством: Wonnacott, Thomas H., 1935-
Опубліковано: (1990)

Basic statistics for the health sciences /
за авторством: Kuzma, Jan W.
Опубліковано: (2001)

Basic business statistics : concepts and applications /
за авторством: Berenson, Mark L.
Опубліковано: (2009)

Elementary business statistics : the modern approach /
за авторством: Freund, John E.
Опубліковано: (1988)

An introduction to model-based survey sampling with applications
за авторством: Chambers, R. L.