Display language

#40362 / #1

SS 2014 - WS 2014/15

English

Brain-Computer Interfacing

9

Blankertz, Benjamin

benotet

Portfolioprüfung

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34355200 FG S-Professur Neurotechnologie

No information

Kontakt


MAR 4-3

Miklody, Daniel

benjamin.blankertz@tu-berlin.de

PORD-Nr.ModultitelLPBenotungPrüfungsformPNr. (POS)Modulprüfung PORDModulprüfung PNr.
29007

Learning Outcomes

No information

Content

IL: Forward and Backward Model of EEG; Event-related Potentials; Spatial Filters; Multivariate Analysis of Brain Signals; Single-Trial Classification of Spatio-Temporal Features; Regularized Discriminant Analysis; Interpretation of Spatial Patterns and Filters; Modulation of Brain Rhythms; Event-Related Synchronization and Desynchronization; Common Spatial Pattern Analysis; Classification of Spatio-Spectral Features; Coherency Analysis; Multi-Subject Learning; Experimental Design. SE: Beispielthemen: Predictors of BCI Performance, Co-adaptive Systems, Control by Spatial Attention; Hybrid BCIs, Multimodal BCIs

Module Components

Pflichtteil:

All Courses are mandatory.

Course NameTypeNumberCycleLanguageSWSVZ
Brain-Computer InterfacingIV3435 L 501WSNo information4
Current Topics in Brain-Computer InterfacingSEM3435 L 502WSNo information2

Workload and Credit Points

Brain-Computer Interfacing (IV):

Workload descriptionMultiplierHoursTotal
180.0h(~6 LP)
Präsenzzeit15.04.0h60.0h
Vor-/Nachbereitung15.08.0h120.0h

Current Topics in Brain-Computer Interfacing (SEM):

Workload descriptionMultiplierHoursTotal
90.0h(~3 LP)
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
The Workload of the module sums up to 270.0 Hours. Therefore the module contains 9 Credits.

Description of Teaching and Learning Methods

Die integrierte Lehrveranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil (Frontalunterricht vor allen Teilnehmern zur Vermittlung des Stoffes) und einem Anteil praktischer Arbeit. Letztere besteht aus dem selbstständigen Bearbeiten von Übungsaufgaben und der Bearbeitung einer komplexeren Fragestellung unter Anleitung eines Assistenten. Die Seminarvorträge werden unter Anleitung eines Betreuers erarbeitet und in einem Blockseminar in der zweiten Hälfte des Semesters präsentiert und diskutiert.

Requirements for participation and examination

Desirable prerequisites for participation in the courses:

Programmierkenntnisse, gute Grundlagen in Mathematik, insbesondere Lineare Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie. Grundlagen der Signalverarbeitung und des maschinellen Lernens sind ratsam, jedoch bei solidem theoretischen Vorwissen nicht zwingend erforderlich.

Mandatory requirements for the module test application:

No information

Module completion

Grading

graded

Type of exam

Portfolio examination

Type of portfolio examination

No information

Language

English

Test elements

NameCategorieDuration/Extent
Präsentation im Seminar25No information
Prüfung IL (schriftlich oder mündlich)60No information
Übungsaufgaben15No information

Grading scale

No grading scale given

Test description (Module completion)

No information

Duration of the Module

The following number of semesters is estimated for taking and completing the module:
1 Semester.

This module may be commenced in the following semesters:
Wintersemester.

Maximum Number of Participants

This module is not limited to a number of students.

Registration Procedures

Informationen zur Anmeldung sind über das Sekretariat des Fachgebiets NT erhältlich.

Recommended reading, Lecture notes

Lecture notes

Availability:  unavailable

 

Electronical lecture notes

Availability:  available
Additional information:
Skripte in elektronischer Form werden jeweils nach der Vorlesung zur Verfügung gestellt.

 

Literature

Recommended literature
Blankertz B, Lemm S, Treder MS, Haufe S, Müller KR, Single-trial analysis and classification of ERP components - a tutorial, Neuroimage, 56:814-825, 2011.
Blankertz B, Tomioka R, Lemm S, Kawanabe M, Müller KR, Optimizing Spatial Filters for Robust EEG Single-Trial Analysis, IEEE Signal Process Mag, 25(1):41-56, 2008.
Dornhege G, R. Millán J d, Hinterberger T, McFarland D, Müller K (eds), Toward Brain-Computer Interfacing, MIT Press, 2007.
Parra LC, Spence CD, Gerson AD, Sajda P. Recipes for the Linear Analysis of EEG, Neuroimage, 28(2):326-341, 2005.

Assigned Degree Programs


This module is used in the following Degree Programs (new System):

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
This module is not used in any degree program.

Students of other degrees can participate in this module without capacity testing.

Miscellaneous

No information