T E L K O M NIKA   T elec o mm un ica t io n,  Co m pu t ing ,   E lect ro nics   a nd   Co ntr o l   Vo l.   18 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 0 ,   p p .   919 ~ 92 7   I SS N:  1 6 9 3 - 6 9 3 0 ,   ac cr ed ited   First Gr ad b y   Ke m e n r is te k d i k ti,  Dec r ee   No :   2 1 /E/KPT /2 0 1 8   DOI : 1 0 . 1 2 9 2 8 / T E L KOM NI KA . v 1 8 i2 . 1 3 9 9 3     919       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //jo u r n a l.u a d . a c. id /in d ex . p h p /TELK OM N I K A   Bra in co m p uter  i nterf a ce  bas ed s ma rt  k ey bo a rd    using  neuros k y   mindw a v e heads et       T ha ir  A.   Sa lih ,   Ya s ir  M .   Abda l   T e c h n ica En g in e e rin g   Co ll e g e /M o su l,   N o rth e r n   T e c h n ica Un iv e rsity ,   I ra q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Au g   2 8 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   J an   1 0 ,   2 0 2 0   A cc ep ted   Feb   2 0 ,   2 0 2 0     In   th e   las d e c a d e ,   n u m e ro u re se a rc h e in   th e   f ield   o f   e lec tro - e n c e p h a lo - g ra p h y   ( EE G a n d   b ra in - c o m p u t e r - in terf a c e   (BCI)  h a v e   b e e n   a c c o m p li sh e d .   BCI  h a b e e n   d e v e lo p e d   t o   a id   d isa b led / p a rti a ll y   d isa b led   p e o p le    to   e f f ici e n tl y   c o m m u n ica te  w i th   t h e   c o m m u n it y .   T h is  p a p e p re se n ts    a   c o n tro t o o u si n g   th e   Ne u ro sk y   M in d w a v e   h e a d se t,   w h i c h   d e tec ts  b ra in w a v e (v o lu n tary   b li n k a n d   a tt e n ti o n to   f o rm   a   b ra in - c o m p u ter  in terf a c e   (BCI)  b y   re c e iv in g   th e   s y ste m   sig n a ls  f ro m   t h e   f ro n tal  lo b e .   T h is  p a p e p ro p o se d   a n   a l tern a ti v e   c o m p u ter  in p u d e v ice   f o th o se   d isa b led   p e o p le  (w h o   a re   p h y sic a ll y   c h a ll e n g e d ra th e th a n   t h e   c o n v e n ti o n a o n e .   T h e   w o rk   su g g e ste d   to   u se   tw o   v irt u a k e y b o a rd   d e sig n s.  T h e   c o n d u c ted   e x p e ri m e n re v e a l e d   a   sig n if ica n re su lt   i n   d e v e lo p in g   u se p ri n ti n g   sk il ls  on  P Cs.   En c o u ra g in g   re su lt ( 1 . 5 5 - 1 . 8   w o rd   p e m in u te  (W P M ))  w e re   o b tai n e d   in   t h is r e se a rc h   in   c o m p a riso n   to   o th e stu d ies .   K ey w o r d s :   B C I   EEG   Neu r o s i g n al   Vir tu al  k e y b o ar d   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Yasir  M.   A b d al,     T ec h n ical  E n g in ee r i n g   C o lle g e /Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   E n g in ee r i n g ,   No r th er n   T ec h n ical  U n i v er s it y ,   T ec h n ical  C o m p le x / A l - Mo u n s Stre et.   E m ail:  y asir. m . ab d al@ n tu . ed u . iq       1.   I NT RO D UCT I O N   T h b r ain   is   an   ess en tial  p ar o f   th h u m an   b o d y ,   w h ic h   co n tr o ls   m o v e m e n t,  b eh av io u r   an d   r eg u lates   th eq u ilib r iu m   o f   t h h u m a n   b o d y .   T h b r ain   p r o v id es  co g n i tio n e x u d es  e m o tio n s s to r es  m e m o r ies  a n d   d ir ec ts   m u s c u lar   o r   m o to r   ac t iv itie s   [ 1 ] .   T h er ar o v er   8 6   b illi o n   n e u r o n s   i n   t h av er a g h u m a n   b r ain ,   an d   th er ar v ar io u s   o th er   ce lls ,   w h ic h   al m o s eq u al  th at  n u m b er   to o .   T h in ter co n n ec tio n   o f   n eu r o n s   is   cr u cia l   f o r   b r ain   ac tiv i t y ,   as  th e s n eu r o n s   f o r m   a n   as s o ciativ l i n k   b et w ee n   b r ain   ce ll s   [ 2 ] .   Fig u r e   1   [ 3 ] ,   s h o w s     th clas s i f i ca tio n   o f   t h h u m a n   b r ain ,   w h ich   d e f in e s   r eg io n s   w it h in   t h b r ain   a s   th f o r eb r ain ,   m id b r ain ,   a n d   h in d b r ain .   T h Mid b r ain   m o s t l y   co m p r is es  o f   p o r tio n   o f   th b r ain s te m ,   w h ich   co n tr o ls   s o m r ef le x   ac tio n s   an d   is   p o r tio n   o f   t h cir c u it;  co n ce r n ed   w it h   t h e   r e g u latio n   o f   e y m o v e m e n ts   a n d   o th er   v o lu n tar y   m o v e m e n ts .   T h g e n er al  d ef i n itio n   o f   th ( b r ain )   h e m i s p h er h ap p en s   in to   f o u r   lo b es,  n a m e l y t h f r o n tal   lo b e,   p ar ietal  lo b e,   tem p o r al  lo b an d   o cc ip ital  lo b e   [ 4 ] .   P er ce p tio n   in v o l v es  s e n s i n g   th s ig n al s   f r o m     th ex ter n al  en v ir o n m en an d   is   th m aj o r   f u n ctio n   o f   t h h u m a n   b r ain ,   w h ic h   is   at  th co r o f   u n d er s tan d i n g   h u m a n   s en s es,  f ee l in g   a n d   e m o tio n .   Fu r t h er m o r e,   r e g u l atin g   a n d   co n tr o lli n g   t h h u m a n   b eh a v io u r s ;   re g u lat in g   an d   co n tr o lli n g   p h y s ical  ac tio n s r e g u la tin g   m e m o r y   f u n ctio n s t h m et h o d   o f   th in k i n g   a n d   o th er   r ea s o n in g   p r o ce s s e s   [ 5 ] .   Me d i ca p r o f ess io n als   u s E lec tr o en ce p h alo g r ap h y   ( E E G)   to   d ia g n o s e   ab n o r m a liti e s   in   h u m a n   lif e   [ 6 ] .   E E is   a n   elec tr o p h y s io lo g ical  m o n it o r in g   tec h n iq u th a lo g s   t h elec tr ical  s ig n al s   e m an a tin g   f r o m   t h b r ain .   E E s en s e s   th elec tr ical  p o ten tial  d if f er en ce   r es u lti n g   f r o m   n e u r o lo g ical  io n i c   cu r r en ts   p r o d u ce d   b y   t h b r ai n   [ 7 ] .   E E p r o v id es  an   a u to m atic  r ea l - ti m r ec o r d in g   o f   t h b r ain 's  elec tr ical   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 0 :    9 1 9   -   92 7   920   ac tiv it y   u s in g   m u lt ip le  elec tr o d es  p o s itio n ed   o n   th s ca lp   [ 8 ] .   T h p ast  f e w   y ea r s   h a v s e en   r ap id   p r o g r ess   o f   E E G - b ased   B C I t h at  m ete o r ic  r is p ar tly   a ttrib u te s   to   co m p u ter   p r o ce s s i n g   an d   s p ee d   i m p r o v e m e n t s also ,   th at  i s   d u to   s ig n a a n al y s i s   t ec h n iq u r ef in e m e n ts .   T h at  wo r k   h as  p r o d u ce d   r esu lts   w it h   ap p licab le  clin ical   ap p licatio n s   [ 9 ] .   B C I   is   a   r ev o lu tio n ar y   tec h n o lo g y ,   w h ic h   r ea d s   th u s er 's  m in d   d ir ec tl y   f r o m   t h b r ai n   a n d   tr an s f o r m s   to   t h co m m a n d s   o f   co n tr o llab le  d ev ice,   b y p a s s in g   t h p er ip h er al  n eu r al  s y s te m   [ 1 0 ] .   T h m o to r   i m a g er y   b ased   B C I   s y s te m   i s   an   es s en tial  t y p o f   B C I .   T r a d itio n al  m o to r   i m a g es  p r o d u c ed   b y   B C I   ac q u ir es   d ata  th r o u g h   s p ec if ic  p r o ce s s es,  th e n   p er f o r m s   d ata  an al y s i s   o f f lin to   ch o o s th b est  ch an n el  an d     p ar am eter s   [ 1 1 ] .   I n v asiv a n d   No n - I n v asi v ar t w o   e s s e n tial  t y p e s   o f   B C I   ar r an g e m en ts .   I n v as iv B C I   ar r an g e m en t s   i n s tal ch ip   i n s id th b r ain ,   w h ic h   r ec o r d s   th b r ain   ac ti v it y   [ 1 2 ] th is   i s   o f te n   i m p r ac tical   b ec au s th is   r eq u ir es  b r ain   s u r g er y ,   w h ile  n o n - i n v asi v t y p e s   u s h ea d s et  d ev ice  a n d   ar ex ter n all y   p lace d   o n   th s ca lp   w h ic h   m ea s u r es b r ain   ac tiv it y   [ 3 ] .           Fig u r 1 .   T h b r ain   h e m is p h er e       A   p r ev io u s   s tu d y   p r esen ted   b y   [ 1 3 ] ,   d ev elo p s   B C I   s y s te m   u s i n g   Min d w a v h ea d s et.   T h at  s tu d y   s en s es  t h ac ti v it y   o f   t h b r a in   a n d   en co d es  t h r esp o n s in   M A T L A B ,   an d   t h d ec is i o n   m a k i n g ,   w h ic h   en ab les  s m ar t   h o m d ev ice   c o n tr o u s e s   a n   A r d u i n o   m o d u le.   T h s tu d y   co n d u cted   b y   [ 1 4 ]   em p lo y s   P 3 0 0   B C I   s y s te m   to   o u tp u d i g it al  t ex t.  T h at  s y s te m   d is p la y s   p u ls at in g   c h ar ac ter s   an d   class i f ier ,   w h ich   d eter m in e s   tar g et  c h ar ac ter s .   T y p icall y ,   u s er   m u s t y p ea ch   s y m b o w i th i n   w o r d   at  ti m e.   T h at  s p elli n g   p r o ce s s   is   s lo w ,   a n d   it   ca n   ta k m a n y   m in u te s   to   o u tp u t   an   en tire   w o r d .   An o t h er   r esear c h   b y   [ 1 5 ] ,   e m p lo y s     B C I   s y s te m   to   co n tr o f o u r - w h ee elec tr ic  v e h icles.  E m o tiv   E P OC i s   u s ed   to   ac q u ir th r a w   E E G   d ata. I n d ep en d en C o m p o n en t   An al y s i s   ( I C A )   is   u s ed   to   p r e - p r o ce s s   th m o to r   i m a g er y   E E G;  f ea t u r ex tr ac tio n   i n v o l v es   C o m m o n   Sp atial  P atter n   ( C SP ) ,   w h ic h   ar m o s t   r elate d   to   th e   E R D /ERS .   T h at   r esear ch   lead s   to   t h d ev elo p m e n t   o f   a   n o n - i n v asi v B C I ,   w h ic h   r ea lizes  t h i n te n o f   t h v is u al   co r tex   b y   eq u atin g   EEG - SS VE P   s ig n al s   to   co n tr o w h ee lc h air   [ 1 6 ]   au to m at icall y .   T h at  s y s te m   u s e s   o f f li n d ata  a n al y s i s   to   en ab le  u s er   m o tiv co n tr o l o f   t h elec tr ic  w h ee lc h air .     T h r esear ch   co n d u cted   b y   [ 1 7 ]   d ev elo p s   B C I   b ased   k e y b o ar d   w it h   lo n g - ter m   p o ten tia f o r   ar ea s   s u c h   as   lear n i n g ,   tr ai n in g ,   b r ain   s ti m u la tio n   a n d   o th er   c li n ical  p u r p o s es.  T h at  s t u d y   p r esen ts   an   av er a g ac cu r ac y   i m p r o v e m e n o f   all   th u s er s   f r o m   4 0 er r o r   r ate  in   th f ir s r o u n d   to   1 0 . 5 er r o r   r ate  in     th f o u r t h   r o u n d   o f   t h tr ial s .   T h is   p ap er   d escr ib es  t h u s o f   a   lo w - co s t,  n o n - in v as iv e   B C I   t y p e   s y s te m ,   w h ic h   u s e s   N e u r o s k y   Mi n d w a v h ea d s et.   T h is   s y s te m   co l lects  E E d ata   in   r ea ti m e,   to   en ab le  p eo p le  w it h   p h y s ical  d is ab ilit ie s   to   co m m u n icate   w it h   o th er s .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D   T h is   w o r k   s u cc ess f u lly   d ev elo p s   B C I   s o lu ti o n   w h ich   d et ec ts   an d   p r o c ess   b r a in   s ig n als  in     r ea l - tim e.   Fiv s u b - b l o c k s   ca n   r ep r es en th s y s t em ,   an d   th f o llo w in g   is   d esc r i p ti o n   o f     th m icr o a r ch i tec tu r e   d esig n   o f   ea ch   m o d u le   s h o w n   in   Fig u r e   2 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         B r a in   co mp u ter  in terf a ce   b a s e d   s ma r t k ey b o a r d   u s in g   n eu r o s ky   min d w a ve   h ea d s et  ( Th a ir   A .   S a lih )   921   2 . 1 .     E E G   s ig na l a cqui s it io n   T h p r im ar y   d ata  ac q u is itio n   elem e n o f   th s o l u tio n   is   t h Neu r o Sk y Mi n d W av h ea d s et.   I is     an   in e x p en s i v e,   lig h t w e ig h t,  p o r tab le  d ev ice  w it h   w ir eles s   c o m m u n icatio n .   I co n s i s ts   o f   eig h p ar ts ,   w h ic h   ar p o w er   s w itc h ,   an   ea r   cli p ,   th ea r   ar m ,   b atter y   ar ea ,   ad j u s tab le  h ea d b an d ,   s en s o r   tip ,   s en s o r   ar m ,   a n d   th i n k   g ea r   ch ip   [ 1 8] .   T w o   s en s o r s   ar u s ed   to   o p e r ate  th is   d ev ice  to   o b tain   an d   f ilter   E E G   s ig n als.  T h s en s o r   tip   lo ca tes  o n   th f o r eh ea d   an d   d etec ts   elec tr ical  s ig n als  e m an a tin g   f r o m   t h b r ain s   f r o n tal  lo b e   [ 1 9 ,   2 0]   T h s ec o n d   s en s o r   is   a n   ea r   clip ,   w h ic h   i s   u s ed   a s   g r o u n d   ac ti n g   a s   f ilter   f o r   elec tr ical  n o is [ 2 1]   T h Neu r o Sk y Mi n d w a v als o   h as  g o o d   m ea s u r e m en ac cu r ac y ,   w h ic h   ca n   r es u lt  i n   b r o a d er   g r o u p   o f   p o ten tial  u s er s .   Fig u r 3 ,   ex p lain s   th lo ca tio n s   o f   t h e   elec tr o d es  o f   th Min d W av E E h e ad s et  in     th in ter n atio n al  1 0 /2 0   s y s te m   [ 22 ] .           Fig u r 2 .   T h B C I   s y s te m           Fig u r 3 .   Neu r o Sk y Mi n d W av s y s te m       2 . 2 .     P re pro ce s s ing   E E r a w   s i g n als   ar v er y   lo p o w er   s ig n al s   co llected   f r o m   th e   u s er   s ca lp ,   a m p li f ied ,   d i g itized   an d   tr an s m itted   t h r o u g h   B lu eto o t h   m o d u le  to   t h p er s o n al  co m p u ter   u s i n g   th Ne u r o Sk y Mi n d W av d ev ice.     2 . 3 .     F e a t ures o f   E E G   s ig na l s   An   E E s ig n al  co m p r i s es  o f   r h y t h m ic  ac ti v it y   a n d   tr an s ie n ts .   T h r h y t h m ic  ac ti v it y   i s   d iv id ed   in to   w a v b an d s   b y   f r eq u en c y   w h i le  th tr a n s ie n i s   r ef er r i n g   to   s p o n tan eo u s   s p ik es  a n d   w a v f o r m atio n s   t h at  ar e   s h ar p   [ 2 3 ] .   T h er ar e   f iv t y p e s   at  th m o s cr itical  f r eq u en c y   r a n g e s d elta  ( 2 - 4 Hz) ,   th eta  ( 4 - 8 Hz) ,     alp h ( 8 - 1 2 Hz) ,   b eta  ( 1 5 - 3 0 H z) ,   an d   g a m m ( 3 0 - 8 0 Hz)   [6 ,   2 4 ] .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 0 :    9 1 9   -   92 7   922   2 . 4 .     C la s s if ica t io n   T h Neu r o s k y   u s es  t h T h in k Gea r   T ec h n o lo g y   to   p r o ce s s   an d   class if y   th E E o u tp u t   co n s id er s   q u an tita tiv e   ap p r o ac h es  to   s e n d   s i g n a ls   v ia  B lu e to o th   to   t h e   P C .   T h E E p r o ce s s in g   p r o to co ls   ar clo s ed   s o u r ce   s o f t w ar e.   T h e   o u tp u d ata  ar R a w   E E s ig n al,   eS en s A t ten t io n   a n d   Me d iatio n   is   an   i n te g er   v al u e   b et w ee n   0   an d   1 0 0 ,   B lin k   S tr en g t h   is   r etu r n i n g   an   i n te g er   v alu b et w ee n   0   an d   2 5 5   [ 1 8 ] .   T h " eSen s A tte n tio n "   v al u is   u s ed   to   s ca n   a n d   in i tialize  t h v ir t u al  k e y b o ar d   en ab li n g   u s er   p r o p e r   ch ar ac ter   ch o ice.     T h B lin k   Stre n g th   v alu i s   u s ed   to   s elec ch ar ac ter s   o r   en ab les  th c u r s o r   to   m o v t o   th n ex r o w   o f     th v ir t u al  k e y b o ar d .     2 . 5 .     T he  v irt ua l k ey bo a rd:   des ig n a nd   w o rk   T h p r o ce s s in g   d ev elo p m en t   en v ir o n m e n t   ( P DE )   d o es  p r o c ess   t h e   d ata.   A   Min d W av eW ir eless   USB   A d ap ter   r ec eiv e s   t h p ac k et s   o f   d ata  tr an s m itted   f r o m   t h e   b r ain   w av e   s e n s o r .   T h Neu r o s k y   E E G   s e n s o r   o b tain s   th atte n tio n   an d   b lin k   lev el s .   I f   th atte n tio n   v al u ex ce ed s   th t h r esh o ld   f o r   a   s p ec if ic  ti m e,   f o r   ex a m p le   1   s ec o n d ,   t h e n   t h k e y b o ar d   s ca n   is   1   s ec o n d ,   s o   th k e y b o ar d   s ca n   s tar ts .   T h atten t io n   le v el  is   r ec eiv ed   as  s er ies  o f   in p u ts ,   at  1   Hz  f r eq u en c y ,   w h ile  th Neu r o Sk y   s e n s o r   o b tain s   th u n p r o ce s s ed   E E G   d ata  at  5 1 2   Hz  f r eq u en c y .   T h b lin k i n g   lev e is   u s ed   to   s e lect  ch ar ac ter s   a n d   en ab le  t h p o in ter   to   n av i g at e   th r o u g h   th e   k e y b o ar d   r o w s   t o   h aste n   t h w r it in g   p r o ce s s .   T h v ir tu al   k e y b o ar d   is   d esig n ed   to   co n ta in   alp h an u m er ic  an d   co n tr o ch ar ac ter s .   I in cl u d es  clea r ,   s p ac e,   s cr ee n   an d   d elete   f u n ctio n   c h ar ac ter s ,   as  s h o wn   in   F ig u r 4 .   T h er a r th ir ty   c ells   to   p r o v id a   v ir tu al  k e y b o ar d ,   ea ch   alp h ab etic  ch ar ac ter   an d   co n tr o r u n n i n g   s in g le  ce ll.  T h ce lls   ar o r g an ized   in   co lu m n   f a s h io n   an d   ar r an g ed   in   QW E R T d esig n .             Fig u r 4 .   Vir tu al  k e y b o ar d   d esig n       T h r ed   b o r d er   b o x   r ep r esen ts   th cu r s o r   th at  m o v es  o n   th k e y b o ar d   s o   th u s er   ca n   v i s u al l y   r ec o g n ize  t h e   ch ar ac ter   s elec t.   Usi n g   h o r izo n tal   cu r s o r   m o v e m e n t,   th e   u s er   ca n   s elec t h co r r ec ch ar ac ter   an d   r ec o r d   w it h i n   th te x b o x   in   s ec o n d .   Fig u r 5 ,   d escr ib es  f lo w   ch ar o f   t h p r o p o s ed   w o r k .   I n i tiall y ,   th Ne u r o Sk y   h ea d s et   is   tu r n e d   o n ,   w h ich   in   o r d er   to   id en ti f y   t h n eu r o - s i g n als.  T h E E G   B io s en s o r   ca p t u r th s i g n a ls   an d   s e n d   th e m   t o   th T h in k - Gea r   ch ip   f o r   p r o ce s s in g .   Af ter   an al y s is ,   th e   J av en v ir o n m en t   r ec eiv es  d i g ital  s ig n al s   f o r   atten tio n al   ex tr ac tio n   an d   u tili z es  t h B li n k   Stre n g t h   s ig n a ls   f o r   f u r th er   class i f icatio n .   T h tex p r o ce s s   u s e s   e y b lin k   an d   e y f o cu s   lev els.  T h k e y b o ar d   in d icato r   b eg in s   to   s ca n   i f   th s ig n al  le v el  o f   atte n tio n   ex ce ed s   t h t h r es h o ld   f o r   s p ec if ied   p er io d .   I f   t h B lin k   Stre n g th   v al u i s   b et w ee n   th d ec i m al  n u m b er s   o f   1 1 0   an d   6 0 ,   th en   t h at  ac t io n   ch o o s es  t h te x b o x   ch ar ac ter .   I f   th B lin k   Stre n g th   v al u e x ce ed s   t h 1 1 0 - d ec i m al  v alu e,   t h p o in ter   j u m p s   b et w ee n   k e y b o ar d   r o w s .   T h p r o p o s ed   v ir tu a k e y b o ar d   u s e s   o n b lin k   s i g n al  to   s elec a n y   r o w   to   in cr ea s tex w r it in g   s p ee d   an d   o b tain   m o r tex i n   f ix ed   ti m e.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         B r a in   co mp u ter  in terf a ce   b a s e d   s ma r t k ey b o a r d   u s in g   n eu r o s ky   min d w a ve   h ea d s et  ( Th a ir   A .   S a lih )   923       Fig u r e   5 . B r ain - co n tr o lled   k e y b o ar d   f lo w   c h ar t       3.   RE SU L T A ND  AN AL Y SI S   T h p er f o r m a n ce   o f   th e   s y s te m   w a s   e v al u ated   b y   ta k i n g   f iv p eo p le  to   th e   test ,   r an g i n g   i n   a g f r o m   3 0   to   3 5   y ea r s .   D u r in g   th p r ac tical  test   p h ase,   ea ch   p ar ticip an s its   i n   co m f o r tab l ch air   in   f r o n o f     th lap to p .   E ac h   p ar ticip an t   p er f o r m s   t h f o llo w i n g   e x p er im e n t s   i n   ce r tai n   n u m b er   o f   s ess io n s   at     d if f er e n t ti m es.   3 . 1 .     F irst  ex peri m e nt   E ac h   p er s o n   w a s   as k ed   to   wr ite  ( Help )   w o r d   f o r   n i n s es s io n s   o n   ( QW E R T Y)   v ir t u al   k e y b o ar d   d esig n ed   as  p r ev io u s l y   m e n ti o n ed .   T h is   s tu d y   ca lcu lates  t h ti m r eq u ir ed   to   w r ite  th e   r eq u ir ed   w o r d   an d     th n u m b er   o f   w r o n g   c h ar ac te r s ; sh o w n   in   T ab le  1 .       T ab le  1 .   T im co n s u m ed   to   w r ite  ( HE L P )   w o r d   an d   ch ar ac ter   er r o r   n u m b er   S e ssi o n s   S u b j e c t   1   S u b j e c t   2   S u b j e c t   3   S u b j e c t   4   S u b j e c t   5   T i me   ( se c )   Er r o r   ( c h )   T i me   ( se c )   Er r o r   ( c h )   T i me   ( se c )   Er r o r   ( c h )   T i me   ( se c )   Er r o r   ( c h )   T i me   ( se c )   Er r o r   ( c h )   1   1 3 6 . 0 7   5   1 2 3 . 0 6   5   1 2 0 . 2   4   1 0 6 . 5   5   8 3 . 9   4   2   1 2 9 . 1 6   4   9 1 . 9 5   3   99   2   92   5   70   2   3   7 6 . 1   2   80   2   6 9 . 8 1   2   9 9 . 1 1   4   5 4 . 3   0   4   5 8 . 0 5   1   1 1 6 . 3   2   6 9 . 5 6   2   8 2 . 0 5   2   7 2 . 8   4   5   4 7 . 3 6   0   63   1   6 5 . 5   1   7 7 . 4 9   1   71   3   6   5 0 . 2   1   53   1   6 1 . 2   1   7 2 . 0 4   1   79   3   7   4 7 . 6 4   0   4 8 . 2   0   6 0 . 5   1   5 7 . 5   1   4 4 . 0 4   0   8   4 6 . 2 6   0   4 9 . 3   0   55   0   48   0   5 3 . 3   1   9   4 5 . 2 9   0   4 6 . 2   0   5 6 . 4   0   4 6 . 9   0   44   0       T h w o r d s   p er   m i n u te  ( W PM)   v ar iab le  p r o v id es  th m o s f r eq u e n e m p ir ical  m etr ic  o f   tex e n tr y   p er f o r m a n ce .   I m ea s u r es  t h p er io d   to   p r o d u ce   ce r tai n   n u m b er   o f   w o r d s .   W P is   in co n s id er ate  o f     th n u m b er   o f   k e y s tr o k e s   n o r   g est u r es  t y p es  m ad d u r i n g   t h tex e n tr y ,   b u o n l y   co n s id er s   tex tr an s cr ip tio n   len g th ,   w h ic h   is   d ef i n ed   in   ( 1 )   [ 25 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 0 :    9 1 9   -   92 7   924   W P M=   ( ( T - 1 ) /s ) * 6 0 * 1 /5   ( 1 )     W h er is   th ti m in   s ec o n d s .   6 0   is   a   co n s tan t.  T h f ac to r   o f   o n e - f i f th   ac co u n t s   f o r   th av er ag w o r d   len g t h   in   ch ar ac ter s ,   in cl u d i n g   s p ac e s ,   n u m b er s ,   an d   o th er   p r in tab le  ch ar ac ter s .   T ab le  2 ,   s h o w s   t h tex en tr y   s p ee d   an d   er r o r   r ate  o f   ea ch   s u b j ec f o r   n in s es s io n s .   Fig u r e   6   Sh o w s   t h r esu lt s   f o r   ev er y   p ar ticip an t,  d u r in g   n in e   s ess io n s   a n d   ca lcu late s   th av er a g ti m f o r   all  s ess io n s .   Fig u r e   7   Sh o w s   t h av er a g en tr y   s p ee d   o f   tex t   r ep r esen ts   as ( W P M)   w it h   an   ac cu r ac y   o f   t h co r r ec t e n tr y   t ex t.       T ab le  2 .   W o r d   en tr y   s p ee d   an d   er r o r   r ate   S e ssi o n s   S u b j e c t   1   S u b j e c t   2   S u b j e c t   3   S u b j e c t   4   S u b j e c t   5   A c c u r a c y   ( %)   En t r y   S p e e d   ( w p m)   A c c u r a c y   ( %)   En t r y   S p e e d   ( w p m)   A c c u r a c y   ( %)   En t r y   S p e e d   ( w p m)   A c c u r a c y   ( %)   En t r y   S p e e d   ( w p m)   A c c u r a c y   ( %)   En t r y   sp e e d   ( w p m)   1   4 4 . 4 4   0 . 2 6   4 4 . 4 4   0 . 2 9   5 0 . 0 0   0 . 3 0   4 4 . 4 4   0 . 3 4   50   0 . 4 3   2   50   0 . 2 8   5 7 . 1 4   0 . 3 9   6 6 . 6 7   0 . 3 6   4 4 . 4 4   0 . 3 9   6 6 . 6 7   0 . 5 1   3   6 6 . 6 7   0 . 4 7   6 6 . 6 7   0 . 4 5   6 6 . 6 7   0 . 5 2   50   0 . 3 6   1 0 0   0 . 6 6   4   80   0 . 6 2   6 6 . 6 7   0 . 3 1   6 6 . 6 7   0 . 5 2   6 6 . 6 7   0 . 4 4   50   0 . 4 9   5   1 0 0   0 . 7 6   80   0 . 5 7   80   0 . 5 5   80   0 . 4 6   5 7 . 1 4   0 . 5 1   6   80   0 . 7 2   80   0 . 6 8   80   0 . 5 9   80   0 . 5 0   5 7 . 1 4   0 . 4 6   7   1 0 0   0 . 7 6   1 0 0   0 . 7 5   80   0 . 6 0   80   0 . 6 3   1 0 0   0 . 8 2   8   1 0 0   0 . 7 8   1 0 0   0 . 7 3   1 0 0   0 . 6 5   1 0 0   0 . 7 5   80   0 . 6 8   9   1 0 0   0 . 7 9   1 0 0   0 . 7 8   1 0 0   0 . 6 4   1 0 0   0 . 7 7   1 0 0   0 . 8 2           Fig u r e   6 .   T h av er ag ti m f o r   all  s e s s io n s           Fig u r 7 .   T ex t e n tr y   s p ee d   an d   ac cu r ac y   0 10 20 30 40 50 60 70 80 s u b j e c t   1 s u b j e c t   2 s u b j e c t   3 s u b j e c t   4 s u b j e c t   5 t im e   ( s e c ) Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         B r a in   co mp u ter  in terf a ce   b a s e d   s ma r t k ey b o a r d   u s in g   n eu r o s ky   min d w a ve   h ea d s et  ( Th a ir   A .   S a lih )   925   3 . 2 .     Seco nd   ex peri m ent   T h is   ex p er i m e n u s es  t w o   t y p es  o f   v ir tu al  k e y b o ar d s ,   QW E R T ty p as  d e s cr ib ed   p r ev io u s l y ,   A B C   t y p co n s is t s   o f   alp h ab ets a n d   t w o   co n tr o l c h ar ac ter s   d ef in ed   as De lete  a n d   Sp ac e.   T h k e y b o ar d   h as 3 0   ce lls ;   ea ch   alp h ab et  o cc u p ies   o n e   ce ll  ch ar ac ter   an d   t w o   ce ll s   f o r   ea ch   co n tr o b u tto n   [ 1 7 ] .   I n   t h is   s tu d y ,   t w o   t y p es   o f   k e y b o ar d   u s s q u ar p o in te r s .   B o th   k e y b o ar d s   s ca n   w i th   6 0 0 - m illi s ec o n d   d ela y   to   all o w   t h u s er   to   s elec t   p r o p er   ch ar ac ter .   T h p er s o n s   ar r eq u ir ed   to   w r i te  2 4 - letter   s en ten ce ,   i n cl u d in g   th w h ite  s p ac ch ar ac ter   w it h i n   s ix   s es s io n s .   T h ti m r eq u ir ed   to   w r ite  t h c h o s en   w o r d   w as  ca lc u lated   as  s h o w n   i n   T ab le s   3   an d   4.   Fig u r es   8   an d   9   s h o w s   t h e   av er ag te x e n tr y   s p ee d   an d   er r o r   r ate  o f   ea ch   p er s o n   f o r   th is   s tu d y .     T h ca lcu latio n s   o f   th tex t e n tr y   r ate  o f   v ar io u s   in p u m eth o d s   is   s tr ai g h f o r w ar d   an d   s i m p le.   I n   th f ir s t   s tu d y ,   th u s er s   tr a in i n g   to   w r ite  t h w o r d   HE L P ,   an d   ca lcu late  t h ti m tak e n ,   as  s h o w n   in   T ab le  1 .   7 5 . 8 3 ac cu r ac y   o b tain ed ,   an d   th W P is   0 . 5 6 ,   w h ic h   eq u i v alen to   2 . 8   letter s   p er   m in u te   I n   th s ec o n d   s t u d y ,   th u s er   i s   tr ain ed   to   w r i te  s en ten ce   o f   2 4   ch ar ac ter s ; b y   r ed u ci n g   th ti m ta k en   to   s ca n   th k e y b o ar d   an d   s w i tch   b et wee n   th b u tto n s   to   b 6 0 0   m il l is ec o n d s ,   u s in g   t w o   t y p e s   o f   k e y b o ar d   d esig n   to   i m p r o v ed   th p r o p o s ed   s y s te m .   T h f ir s k e y b o ar d   ( QW E R T Y )   co n tain s   t h r ee   co n tr o b u tto n s   i n   ad d itio n   to   th alp h a n u m er ic.   T h er r o r   r a te  w a s   5 a n d   W P 1 . 5 5 .   T h s ec o n d   t y p o f   k e y b o ar d   d esig n ed   as  ( A B C ) ,   w h ic h   co n tai n s   t w o   co n tr o b u tto n s   in   ad d itio n   to   th e   alp h an u m er ic.   T h er r o r   r a te  w as  5 . 2 5 an d     W P M   =   1 . 8 .   T h r esu l ts   o f   t h p r o p o s ed   s y s te m   e x ce ed   t h p er f o r m a n ce   o f   p r e v io u s   s tu d ie s   t h at  e n ab le     th u s er   to   w r ite  7 . 7 5   to   9   ch ar ac ter s   p er   m i n u te.   T h r o u g h   th r es u lt s   o b tain ed ,   it  i s   p o s s ib le  to   n o te     th i m p r o v e m e n i n   th e   p er f o r m an ce   o f   t h p r o p o s ed   s y s te m   co m p ar ed   to   t h p r ev io u s   s y s te m s   b y   lo o k i n g   at   th ti m tak e n   to   w r ite  m o s t   ch ar ac ter s ,   tak i n g   in to   ac co u n th d ela y   in   t h m o v e m e n o f   t h in d icato r   b et w ee n   p r ess i n g   t h b u tto n s .       T ab le  3 .   T im an d   er r o r   d ata  o f   ( QW E R T Y)   k e y b o ar d   S u b j e c t s   S e ssi o n 1   S e ssi o n 2   S e ssi o n 3   S e ssi o n 4   S e ssi o n 5   S e ssi o n 6   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   1   2 1 9 . 0   4   1 9 9 . 2   1   1 6 0 . 2   1   1 7 2 . 8   1   1 6 5 . 6   0   1 5 6 . 0   0   2   2 0 8 . 6   3   1 9 0 . 4   2   1 7 5 . 0   1   1 7 7 . 0   1   1 6 0 . 0   0   1 4 9 . 4   0   3   2 2 5 . 3   5   2 2 0 . 2   4   1 9 5 . 9   2   1 8 0 . 5   1   1 8 5 . 6   0   1 7 1 . 0   1   4   1 9 9 . 6   1   1 8 2 . 8   2   1 5 0 . 0   1   1 9 0 . 5   2   1 4 9 . 4   0   1 5 0 . 2   0   5   1 9 5 . 2   2   2 0 2 . 3   2   1 8 1 . 4   1   1 8 5 . 2   1   1 5 5 . 2   0   1 5 7 . 9   0       T ab le  4 .   T im an d   er r o r   d ata  o f   ( A B C )   k e y b o ar d   S u b j e c t s   S e ssi o n 1   S e ssi o n 2   S e ssi o n 3   S e ssi o n 4   S e ssi o n 5   S e ssi o n 6   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   T i me   ( se c )   Er r o r   l e t t e r   1   1 7 6 . 0   3   1 5 6 . 0   4   1 4 9 . 9   1   2 1 3 . 8   2   1 4 6 . 4   0   1 4 2 . 2   1   2   1 4 0 . 8   1   1 3 5 . 0   2   1 3 3 . 2   2   1 6 2 . 6   1   1 7 8 . 8   0   1 2 0 . 2   0   3   2 0 1 . 0   2   1 8 0 . 5   2   1 3 4 . 4   2   1 2 4 . 7   1   1 2 2 . 4   1   1 1 8 . 8   1   4   1 8 5 . 2   3   1 8 0 . 6   2   1 5 1 . 2   2   1 5 5 . 7   1   1 4 9 . 8   1   1 3 0 . 2   0   5   1 9 1 . 0   2   1 9 5 . 3   2   1 8 2 . 7   1   1 8 0 . 5   1   1 7 7 . 7   0   1 2 5 . 1   0           Fig u r 8 .   T ex t   en tr y   s p ee d   an d   er r o r   r ate  o f   ( QW E R T Y)   v ir tu al  k e y b o ar d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   1 6 9 3 - 6930   T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l Vo l.  18 ,   No .   2 A p r il 2 0 2 0 :    9 1 9   -   92 7   926       Fig u r 9 .   T ex t e n tr y   s p ee d   an d   er r o r   r ate  o f   ( A B C )   v ir t u al  k e y b o ar d       4.   CO NCLU SI O N   T h p r o p o s ed   v ir tu al  k e y b o ar d   u s es   E E s i g n al  s y n c h r o n i ze d   w it h   h u m a n - e y b lin k i n g   in   ter m   o f   k e y   s e lectio n   f o r   p r in tin g   p u r p o s es.  T h o b tain ed   r esu lts   wer en co u r ag i n g   a n d   w er ab o u ( 1 . 5 - 1 . 8   W P M)   w it h   an   er r o r   r ate  e q u als  to   ( 5 - 5 . 2 5 ) %.  T h r esu lts   o f   ex p er i m en ts   s h o w   t h at  th b est  m o d is   t h o n th at   u s ed   th A B C   k e y b o ar d   t y p e.   T h n ex ch alle n g f o c u s e s   o n   d esig n i n g   s i m i lar   k e y b o ar d   w ith   p r ed ictin g   ca p ab ilit ies  w it h   tex t o u tp u t i n ter f ac f o r   n ati v la n g u a g es.       ACK NO WL E D G E M E NT S   T h au th o r s   tak t h i s   o p p o r tu n it y   to   ex p r ess   t h p r o f o u n d   g r atit u d an d   d ee p   r eg ar d   to     th p r esid en c y   o f   t h No r th er n   T ec h n ical  Un i v er s it y   f o r   th eir   co n s tan t scie n ti f ic  en co u r ag e m en t.       RE F E R E NC E S   [1 ]   P .   P .   N.  Ay u d h y a ,   S .   T h a ich in d a ,   V .   S a e n g k la,  a n d   P .   S it ti p ra p a p o rn ,   El e c tro e n c e p h a lo g ra p h ic   S tu d y   o f   T h a i   S m o k e r’s Br a in ,   In t.   ECT N o rth .   S e c t.   C o n f.   El e c tr.  El e c tro n .   C o mp .   A n d   T e lec o mm u n .   En g ,   p p .   1 6 9 1 7 2 ,   2 0 1 8 .   [2 ]   B.   Ko lb   a n d   R.   G ib b ,   P rin c i p les   o f   Ne u ro p las ti c it y   a n d   Be h a v i o r,   Co g n it iv e   N e u ro re h a b il it a ti o n Ev id e n c e   a n d   A p p li c a ti o n ,   p p .   6 2 1 ,   2 0 08 .   [3 ]   M .   H.  M a so o d ,   M .   A h m a d ,   M .   A .   Ka th ia,  R.   Z.   Zaf a r,   a n d   A .   N .   Zah id ,   Bra in   Co m p u ter  I n terf a c e   Ba se d   S m a rt  Ho m e   Co n tro Us in g   Eeg   S ig n a l,   S c i. In t . ( L a h o re ),   v o l .   2 8 ,   n o .   3 ,   p p .   2 2 1 9 2 2 2 2 ,   2 0 1 6 .   [4 ]   F .   M u l la,  E.   Ey a ,   E.   Ib ra h im ,   A .   A l h a d d a d ,   R.   Qa h w a ji ,   a n d   R.   A b d - A lh a m e e d ,   Ne u ro lo g ica A ss e ss m e n o M u sic   T h e ra p y   o n   th e   Bra in   u si n g   Em o ti v   Ep o c ,   2 0 1 7   In ter n e T e c h n o l .   A p p l.   ( IT A ) p p .   2 5 9 2 6 3 ,   2 0 1 7 .   [5 ]   M .   P ra b h a k a ra   a n d   V .   K u lk a rn i,   Re a T i m e   A n a l y sis  o f   EE G   S i g n a ls  o n   A n d r o id   A p p li c a t io n ,   2 0 1 4   I n t.   Co n f .   Ad v .   El e c tro n .   C o mp u t.   C o mm u n .   ( ICAE CC ) ,   2 0 1 4 .   [6 ]   W .   L a w p ra d it   a n d   T .   Yo o y a ti v o n g ,   T h e   EE G   Bra in   S ig n a Re p re se n tatio n   f o S u rf a c e s   a n d   S h a p e T o u c h in g   Be h a v io w ith   a n   In e x p e n siv e   De v ice ,”   ECT I - NCON ,   p p .   1 3 5 1 4 0 ,   2 0 1 8 .   [7 ]   N.  K.  A l - q a z z a z e a l. ,   Ro le  o f   EE G   a Bio m a r k e in   th e   Ea rly   De te c ti o n   a n d   Clas sif ica ti o n   o f   De m e n ti a ,     T h e   S c i.   W o rld   J . ,   v o l.   2 0 1 4 ,   p p 1 - 1 6 ,   2 0 1 4 .   [8 ]   Y.  J.  S o n g   a n d   F .   S e p u lv e d a ,   No v e Tec h n iq u e   f o S e lec ti n g   E M G - Co n tam in a ted   EE G   Ch a n n e ls  in   S e lf - P a c e d   Bra in - Co m p u ter In terf a c e   Tas k   O n se t ,   IEE T ra n s.  Ne u r a S y s.  R e h a b i l.   E n g ,   v o l.   2 6 ,   n o .   7 ,   p p .   1 3 5 3 - 1 3 6 2 ,   2 0 1 8 .   [9 ]   S .   M .   H o sn i,   H.  A .   S h e d e e d ,   M .   S .   M a b r o u k ,   a n d   M .   F .   T o l b a ,   EE G - EO G   b a se d   V irt u a Ke y b o a rd T o w a rd   H y b rid   Bra in   C o m p u ter In terf a c e ,   Ne u ro in f o rm a ti c s,   2 0 1 8 .   [1 0 ]   M a n g a la G o w ri  S .   G . ,   Dr.  C y ril   P ra sa n n a   Ra P . ,   a n d   Ba d a rin a ra y a n   K .   S . ,   No v e A lg o rit h m   f o F e a tu re   Ex trac ti o n   a n d   Clas sif ica ti o n   o f   EE G   S ig n a ls,”  In t.   J .   En g .   Res . ,   v o l.   4 ,   n o .   1 2 ,   p p .   2 2 8 2 3 4 ,   2 0 1 5 .   [1 1 ]   Y.  W e n   a n d   Z.   Hu a n g ,   On li n e   M o t o Im a g e r y   BCI  Ba se d   o n   A d a p ti v e   a n d   In c re m e n tal  L in e a Disc rim in a n t   A n a l y si s A l g o rit h m ,   9 th   IEE I n t.   Co n f.   C o mm u n .   S o ft w.   Ne two rk s,  ( ICCS N ) ,   v o l.   2 0 1 7 p p .   9 6 2 - 9 6 6 ,   2 0 1 7 .   [1 2 ]   M .   G a il lard ,   S .   Co g n i ti v e s,  E.   No rm a le,  a n d   S .   De   Ly o n ,   In v a siv e   a n d   No n - I n v a siv e   Tec h n o l o g ies   in   Ne u ro sc ien c e   Co m m u n ica ti o n ,   Bi o th iq u e   On li n e p p .   1 1 0 ,   2 0 1 7 .   [1 3 ]   S .   P b ,   S .   T s,  T .   P a u l,   E.   P .   Jo h n ,   a n d   S .   P e ter,  Bra in   Co m p u ter In terf a c e   f o S m a rt   Ho m e   Co n tro l,   In t.   J .   o Ad v a n   Res e a rc h   in   El e c trica l ,   El e c tro   a n d   In str u me n   E n g i n e e . ,   v o l.   5 ,   n o .   4 ,   p p .   1 7 0 1 7 7 ,   2 0 1 6 .   [1 4 ]   F .   A k ra m ,   M .   K.  M e tw a ll y ,   H.  S .   Ha n ,   H.   J.  Je o n ,   a n d   T .   S .   Kim ,   A   No v e P 3 0 0 - b a se d   BCI  S y st e m   f o W o rd Ty p in g , ”  2 0 1 3   In t .   W in ter   W o rk .   Bra in - C o mp u ter   In ter fa c e ,   p p .   2 4 - 2 5 ,   2 0 1 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KOM NI K A   T elec o m m u n   C o m p u t E C o n tr o l         B r a in   co mp u ter  in terf a ce   b a s e d   s ma r t k ey b o a r d   u s in g   n eu r o s ky   min d w a ve   h ea d s et  ( Th a ir   A .   S a lih )   927   [1 5 ]   J.  Zh u a n g   a n d   G .   Yin ,   M o ti o n   Co n tr o o f   a   f o u r - w h e e l - in d e p e n d e n t - d riv e   e lec tri c   v e h icle   b y   m o to im a g e r y   EE b a se d   BCI  sy ste m ,   Ch in e se   Co n t ro Co n f. ,   p p .   5 4 4 9 - 5 4 5 4 ,   2 0 1 7 .   [1 6 ]   A .   T u rn ip ,   D.  S o e trap ra w a ta,  M .   T u rn ip ,   a n d   E.   J o e li a n t o ,   EE G - b a se d   b ra in - c o n tr o ll e d   w h e e lch a ir  w it h   f o u r   Diff e r e n S ti m u li   F re q u e n c ies ,   I n ter n e two rk in g   In d o n e s.  J . ,   v o l.   8 ,   n o .   1 ,   p p .   6 5 6 9 ,   2 0 1 6 .   [1 7 ]   R.   Ra j,   S .   De b ,   a n d   P .   Bh a tt a c h a ry a ,   Bra in   Co m p u ter  In terf a c e d   S in g le  Ke y   O m n Dire c ti o n a P o in t in g   a n d   Co m m a n d   S y ste m A   S c r e e n   P o in ti n g   In terf a c e   f o Di ff e re n tl y - a b led   P e rso n ,   P ro c e d ia   Co m p u t .   S c i. ,   v o l.   1 3 3 ,     p p .   1 6 1 - 1 6 8 ,   2 0 1 8 .   [1 8 ]   L .   Zh a n g ,   Q.  L v ,   a n d   Y.   Xu ,   S in g le  Ch a n n e l   Bra in - Co m p u te In terf a c e   Co n tro S y ste m   B a s e d   o n   T GA M   M o d u l e ,   Pro c . - 2 0 1 7   1 0 th   In t.   C o n g r.  Im a g e   S ig n a l   Pro c e ss .   Bi o me d .   En g .   I n f o rm a ti c s ,   v o l.   2 0 1 8 ,   p p .   1 5 ,   2 0 1 8 .   [1 9 ]   M .   H.  Ha sb u lah ,   F .   A .   Ja f a r,   M .   H.  No rd in ,   a n d   K.  Yo k o ta,  Bra in - Co n tr o ll e d   f o Ch a n g in g   M o d u lar  Ro b o t   Co n f ig u ra ti o n   b y   Em p lo y in g   Ne u ro sk y ’s  He a d se t ,   In t.   J .   Ad v .   C o mp .   S c i.   Ap p l ,   v o l.   1 0 ,   n o .   6 ,   p p .   1 1 4 - 1 2 0 ,   2 0 1 9 .   [2 0 ]   R.   A .   Ra m a d a n   a n d   A .   V .   V a s il a k o s,  Bra in   Co m p u ter  I n terf a c e Co n tr o S ig n a ls  Re v iew ,   N e u ro c o mp u ti n g ,     v o l.   2 2 3 ,   p p .   2 6 - 4 4 ,   2 0 1 7 .   [2 1 ]   J.  Ka to n a ,   T .   Uj b a n y i,   G .   S z il a d i,   a n d   A .   Ko v a ri,   S p e e d   Co n tr o o f   F e sto   Ro b o ti n o   M o b il e   Ro b o u sin g   Ne u ro S k y   M in d W a v e   EE G   H e a d se Ba se d   Bra in - Co m p u ter In terf a c e ,”   IEE In t.   C o n f.   C o g n .   I n fo c o mm u ,   p p .   2 5 1 - 2 5 6 ,   2 0 1 7 .   [2 2 ]   D.  M a rti n e z - m a ra d iag a ,   a n d   G .   M e i x n e r   M o rp h e u A lert :   A   S m a rtp h o n e   A p p li c a ti o n   f o P re v e n ti n g   M icro sle e p in g   w it h   a   Bra in - Co m p u ter - In terf a c e ,   4 th   In ter n a t io n a l   Co n fer e n c e   o n   S y ste ms   a n d   I n f o rm a ti c s ( ICS AI) p p .   1 3 7 1 4 2 ,   2 0 1 7 .   [2 3 ]   E.   C.   Dja m a l,   D.  P .   G u stiaw a n ,   a n d   D.   Dja jas a s m it a ,   S ig n if ica n V a riab les   Ex trac ti o n   o f   P o st - S tr o k e   EE G   S ig n a u sin g   W a v e le a n d   S OM  K o h o n e n ,   T EL KOM NIKA  T e lec o mm u n ica ti o n   Co mp u ti n g   El e c tro n ic a n d   C o n tr o l ,     v o l.   1 7 ,   n o .   3 ,   p p .   1 1 4 9 - 1 1 5 8 ,   2 0 1 9 .   [2 4 ]   H.  F a u z i e a l . ,   En e rg y   Ex tr a c ti o n   M e t h o d   f o EE G   Ch a n n e l   S e lec ti o n ,   T E L KOM NIKA  T e lec o mm u n ica ti o n   Co mp u t in g   El e c tro n ics   a n d   C o n tr o l ,   v o l .   1 7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 5 6 1 - 2 5 7 1 ,   2 0 1 9 .   [2 5 ]   V .   I .   C h e rian ,   A n a ly si o f   Tex En try   P e rf o rm a n c e   M e tri c s”   A h m e d ,   J.  S o c .   P sy c h o l. ,   v o l.   1 3 2 ,   n o .   2 ,     p p .   2 7 1 2 7 3 ,   2 0 0 9 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       Dr . T h a i r   Ali  S a li h   r e c e i v e d   th e   M S c .   De g re e   in   Co m m u n ica ti o n   e n g i n e e rin g   f ro m     th e   T e c h n o lo g y   Un iv e rsit y   in   1 9 8 6 . He   re c e iv e d   th e   P h . D .   d e g re e   in   Co m m u n ica ti o n   f ro m     th e   A lep p o   Un iv e rsity   in   2 0 1 0 .   Cu rre n tl y ,   h e   is  a   L e c tu re a t   T e c h n ica Co ll e g e /M o su l .     His res e a rc h   in tere sts in c lu d e   s p r e a d   sp e c tru m   s y st e m s a n d   ro b o ti c   sy ste m           Y a sir   M u slih   A b d a l,   is  a   f in a y e a r   M S c .   stu d e n t,   p u rsu i n g   h is  M a ste o f   T e c h n o l o g y   (M . T e c h De g re e   in   Co m p u ter  T e c h n o l o g y   En g in e e rin g   a th e   T e c h n ica En g i n e e rin g   Co ll e g e   o f   M o su l   No rth e rn   T e c h n ica Un iv e rsity .   His  re s e a rc h   in tere sts  re v o lv e d   a ro u n d   b i o - si g n a l   p ro c e ss in g   a n d   c o m p u ter - b ra in   i n terf a c e .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.