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Epileptic EEG Classification by Using Advanced Signal Decomposition Methods

机译：通过使用先进的信号分解方法癫痫eEG分类

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Ozlem Karabiber Cura; Aydin Akan;
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年度 2021
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1. Application of empirical mode decomposition and artificial neural network for the classification of normal and epileptic EEG signals [J] . Djemili Rafik, Bourouba Hocine, Korba M. C. Amara Biocybernetics and biomedical engineering . 2016,第1期

机译：经验模式分解和人工神经网络在正常和癫痫脑电信号分类中的应用
2. Random forest and rotation forest ensemble methods for classification of epileptic EEG signals based on improved 1D-LBP feature extraction [J] . Geran Malek Amirreza, Mansoori Mojtaba, Omranpour Hesam International journal of imaging systems and technology . 2021,第1期

机译：基于改进的1D-LBP特征提取的癫痫脑电图信号分类随机森林和旋转林合成方法
3. Adaptive combination methods of autoregressive parameters for epileptic EEG signals classification [J] . Boukari Nassim International journal of biomedical engineering and technology . 2016,第1期

机译：癫痫eEG信号分类的自适应参数自适应组合方法
4. Classification of Epileptic EEG Signals Using Dynamic Mode Decomposition [C] . Özlem Karabiber Cura, Sude Pehlivan, Aydın Akan Signal Processing and Communications Applications Conference . 2020

机译：使用动态模式分解的癫痫eEG信号分类
5. Detection of seizure onset in epileptic patients from intracranial EEG signals. [D] . Esteller, Rosana. 2000

机译：从颅内脑电图信号检测癫痫患者的癫痫发作。
6. Detecting Epileptic Seizures in EEG Signals with Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition and Extreme Gradient Boosting [O] . Jiang Wu, Tengfei Zhou, Taiyong Li 2020

机译：通过互补集合经验模式分解和极端梯度升压检测EEG信号中的癫痫癫痫发作
7. Multi‐kernel‐based random vector functional link network with decomposed features for epileptic EEG signal classification [O] . Sebamai Parija, Pradipta Kishore Dash, Ranjeeta Bisoi 2020

机译：基于多核的随机向量功能链接网络，具有癫痫eeg信号分类的分解特征

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