...
机译:来自MindWave的原始EEG信号的处理和频谱分析
Department of Artificial Intelligence Methods and Applied Mathematics, Faculty of Computer Science and Information Technology, West Pomeranian University of Technology, Szczecin, ul. Zolnierska 49, 71-210 Szczecin, Poland;
electroencephalography; MindWave; spectral analysis; raw EEG signal;
机译:通过频谱图分析对EEG,ECG和语音信号进行信号处理
机译:小波变换在睡眠脑电信号中的信号处理
机译:多光谱成像,手势识别,EEG和ECG信号处理的研究工作概述
机译:基于EEG信号的异常检测和家庭自动化的特征提取和分类,用于使用神经思想耳机的身体挑战/受损人员
机译:模式识别和信号处理技术应用于脑电信号分析。
机译:由于EEG信号处理导致的功率谱密度和相位数的差异
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)