[1주 BCI 기초 다지기] 1주 학습 계획

1챕터: 기본 개념과 이론 학습

• 1일차: BCI 기본 개념과 원리
  • BCI란 무엇인가?
  • EEG 신호의 특징과 주요 용어 이해
  • BCI 기술의 응용 분야
• 2일차: BCI 시스템의 구성 요소
  • 하드웨어 및 소프트웨어 구성
  • 뇌파 데이터 수집 및 처리 흐름
• 3일차: EEG 신호의 전처리 I
  • 필터링 (Band-pass, Notch 필터)
  • MATLAB을 활용한 간단한 데이터 필터링 실습
• 4일차: EEG 신호의 전처리 II
  • 아티팩트 제거 (Eye Blink, EMG 등)
  • Independent Component Analysis (ICA) 기법 활용

2챕터: 데이터 분석 및 특징 추출

• 5일차: EEG 데이터의 시간 및 주파수 분석
  • Time-domain과 Frequency-domain 분석
  • MATLAB에서 FFT를 이용한 주파수 분석 실습
• 6일차: 특징 추출 및 분석
  • Power Spectral Density 분석을 통한 특징 추출
  • 파워 스펙트럼 분석을 실습하여 주요 특징들 학습
• 7일차: Common Spatial Pattern (CSP) 알고리즘
  • CSP 알고리즘의 원리 이해 및 MATLAB에서 구현 실습
  • 실험 데이터를 통한 CSP 적용

3챕터: 모델 학습

• 8일차: 선형 분류 모델 학습
  • SVM, Logistic Regression 모델 개념 이해 및 실습
  • EEG 데이터를 활용한 모델 학습