reading detection; HCI; EEG processing and classification;
机译:从脑电图读数样本推断脑信号同步性
机译:使用EEG和陀螺仪信号自动检测因头部运动而产生的EEG伪像。
机译:低度肝性脑病的脑电图评估:基于人工神经网络专家系统(ANNES)的评估与视觉脑电图读数和脑电图频谱分析的比较。
机译:eEG信号读取检测的经验
机译:使用卷积神经网络对脑电信号中癫痫样瞬变进行检测和分类
机译:检测:用于时间序列中事件检测和识别的MATLAB工具箱及其在EEG信号中的伪像检测中的应用
机译:EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam,S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法,提出了对应于健康人的EEG信号,癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图(EEG)首先被凭经上分解为内在模式功能(IMF)。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数(LLE)和相关尺寸(CD)方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图(Asepileptic患者)(两者都有癫痫发作)。因此,所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图(EEG),仿真态分解(EMD),最大的Lyapunov指数(LLE),相关维度(CD),癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司,孟加拉国工程和技术大学,孟加拉国达卡 - 1000(电子邮件:imamul@eee.buet.ac.bd)pdf cite:s. m. shafiul Alam,s。 M. Shafiul Alam,Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar,“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态,”计算机电气工程卷国际杂志。 4,不。 3,pp。326-330,2012,上一篇论文对情绪的看法,使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社(IACSIT Press)
机译:DETECT:用于时间序列中事件检测和识别的maTLaB工具箱,以及EEG信号中的伪影检测应用。