International Journal of Electrical and Computer Engineering (ijece)

 
4.
 
CONCLUSION
In this paper, we only present a classification method. In our future studies, we will combine
the above-mentioned methods for obtaining better results. The different methods of evaluation and analysis of 
results are made in terms of their reliability, correct differentiation of the given objects, respectively related to 
their direction. In our future studies, we will include the four main directions
. 
The neuro-biological point of 
view and interpretation should also be taken into account in the analysis of the characteristic selection step. 
For example, latency (response time) may vary due to specifics in the individual's mental capabilities, and 
therefore these characteristics are more informative in data processing. 
 
 
ACKNOWLEDGEMENTS
This research would not have been possible without the financial assistance of the following project: 
"Application of the mixed reality in the training and pro-motion of the cultural heritage for the purposes of 
the in the university infor-mation environment" financed by National Science Fund of the Ministry of
Education and Science of the republic of Bulgaria with Contract № KP-06-OPR 05/14 from 17.12.2018, led 
by Prof. DSc Irena Peteva.
 
 
 
REFERENCES 
[1]
C. Umale, 
et al., “Feature Extraction Techniques and Classification Algorithms for EEG Signals to detect Human 
Stress-A Review,” 
International Journal of Computer Applications Technology and Research
, vol. 5, no. 1,
pp. 8-14, 2016. 
[2]
D. Friedman, et al., “Navigating virtual reality by thought: What is it like?” 
Presence: Teleoperators and Virtual 
Environments
, vol. 16, no. 1, pp. 100-110, 2007 
[3]
G. Panayotova, et al., “Modeling and data processing of information systems,” 
International Conference on Artificial 
Intelligence and Pattern Recognition (AIPR),
pp. 1-5, 2016. 
[4]
G. P. Dimitrov, et al., “Performance analysis of the method for social search of information in university information 
systems,” 
International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition (AIPR), 
pp. 1-5, 2016.
[5]
J. D. Moss and E. R. Muth, “Characteristics of head-mounted displays and their effects on simulator sickness,” 
Human Factors,
vol. 53, no. 3, pp. 308-319, 2011. 

---


ISSN: 2088-8708 
Int J Elec & Comp Eng, Vol. 10, No. 6, December 2020 : 6592 - 6597 
6596 
[6]
K. Hashimoto, et al., “Brief demonstration of olfactory and visual presentation using wearable olfactory display and 
head mounted display,” in 
Proceedings IEEE Virtual Reality Conference
, 2016.
[7]
M. Traykov, et al., “Algorithm for protein folding problem in 3D lattice HP model,” 
International Journal of Biology 
and Biomedicine
, vol. 3, pp. 16-21, 2018. 
[8]
N. C. Burbules, “Rethinking the virtual,” in J. Weiss, et al. (eds), 
The International Handbook of Virtual Learning 
Environments
, pp. 37-58, 2006. 
[9]
A. Ferezliev, et al., “Correlation between average and dominant height of middle-aged Douglas fir plantations in 
the north-west rhodopes,” 
Silva Balcanica
, vol. 19, no. 2, pp. 13-26, 2018. 
[10]
N. Naseer and K. S. Hong, “fNIRS-based brain-computer interfaces: a review,” 
Frontiers in Human Neuroscience
, 
vol. 9, no.3, p. 172, 2015. 
[11]
O. Aydemir, “Common spatial pattern-based feature extraction from the best time segment of BCI data,” 
Turkish 
Journal of Electrical Engineering and Comper Sciences
, vol. 24, no. 5, pp. 3976-3986, 2016. 
[12]
R. Ron-Angevin and A. Diaz-Estrella, “Braincomputer interface: Changes in performance using virtual reality 
techniques,” 
Neuroscience Letters
, vol. 449, no. 2, pp. 123-127, 2009. 
[13]
R. Mavrevski and M. Traykov, “Visualization software for hydrophobic-polar protein folding model,” 
Scientific 
Visualization
, vol. 11, no. 1, pp. 11-19, 2019. 
[14]
R. Mavrevski, “Modelling in food technology,” 
WSEAS Transactions on Biology and Biomedicine
, vol. 16,
pp. 75-89, 2019. 
[15]
R. Mavrevski and M. Traykov, “Building and Selection an Optimal Mathematical Model Describing a Scientific or 
Engineering Process,” 
The 15th International Conference for Informatics and Information Technology (CIIT 2018)
, 
pp. 88-90, 2018. 
[16]
S. Gao, et al., “Visual and auditory brain-computer interfaces,” 
IEEE Transactions on Biomedical Engineering
,
vol. 61, no. 5, pp. 1436-1447, 2014. 
[17]
Mirella Capozzi. Kant, “soemmerring and the importance of the sense of hearing,” 
Lexicon Philosophicum
, no. 2, 
2014. [Online]. Available: http://lexicon.cnr.it/index.php/LP/article/view/413/337. 
[18]
S. Tsankov, et al., “Research of the Impact of Interactive Educational Multimedia on Student’s Motivation to Study 
Different Informatics Disciplines,” 
Conference name: 10th International Technology, Education and Development 
Conference
, pp. 5785-5791, 2016. 
[19]
S. M. LaValle, “Virtual Reality,” Cambridge university press, 2016. [Online]. Available: http://vr.cs.uiuc.edu/. 
[20]
V. I. Petkova and H. H. Ehrsson, “If I Were You: Perceptual Illusion of Body Swapping,” 
PloS ONE
, vol. 3, no. 12, 
pp. e3832, 2008. 
[21]
N. Yanev, et al., “A New Classifier for Protein Fold Class Recognition,” 
Comptes Rendus de1’ Acade’mie Bulgare 
des Sciences
, vol. 71, no. 7, pp. 885-892, 2018. 
[22]
S. Milanov, “Drawing of dependencies in data flows,” PhD Thesis, 2017. [Online] Available: https://fmi.uni-
sofia.bg/sites/default/files/dissertation_work_of_phd/phd_thesis_s_milanov.pdf. 
[23]
Y. Akatsuka and G. A. Bekey, “Compensation for end to end delays in a VR system,” in 
Proceedings IEEE Virtual 
Reality Annual International Symposium
, pp. 156-159, 1998. 
[24]
W. Boothby, “An Introduction to Differentiable Manifolds and Riemannian Geometry, Revised, Volume 120,
2nd Edition,” Academic Press, New York, 2002. 
[25]
Y. M. H. Ng and C. P. Kwong, “Correcting the chromatic aberration in barrel distortion of endoscopic images,” 
Journal of Systemics, Cybernetics, and Informatics
, 2003.