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周梦妮;
太原理工大学;
复杂度; 时频分析; 癫痫; 脑电信号; 诊断; 预测;
机译:基于小波分析和算术编码的新颖方法,用于使用机器学习技术自动检测和诊断脑电信号中的癫痫发作
机译:脑电信号的时频纹理描述符,用于有效检测癫痫发作
机译:使用HHT和SVM根据脑电信号的时频图像对癫痫发作进行分类
机译:癫痫期间脑电信号复杂度的时频分析癫痫发作
机译:癫痫发作模式和深神经结构对癫痫癫痫发作预测的多种特征分析
机译:脑电信号的时频纹理描述符用于有效检测癫痫发作
机译:检测脑电信号中的癫痫发作和癫痫指标[发现癫痫发作和脑电标志上的癫痫迹象]
机译:结合时频表示和参数分析增强睡眠脑电信号的瞬态。
机译:癫痫发作预测装置,分析心电图索引数据的方法,癫痫发作预测计算机程序,模型构建设备,模型构建方法和模型构建计算机程序
机译:基于抛光数据的分析,神经系统条件分析,包括未来癫痫发作事件的预测和/或检测当前癫痫发作事件
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