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Code Converters with City Block Distance Measures for Classifying Epilepsy from EEG Signals

机译：带有City Block距离度量的代码转换器，用于根据EEG信号对癫痫症进行分类

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Prabhakar Sunil Kumar; Rajaguru Harikumar;
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年度 2016
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1. Code Converters with City Block Distance Measures for Classifying Epilepsy from EEG Signals [J] . Sunil Kumar Prabhakar, Harikumar Rajaguru Procedia Computer Science . 2016,第1期

机译：具有City Block Distance量度的代码转换器，用于根据EEG信号对癫痫症进行分类
2. PERFORMANCE ANALYSIS USING CODE CONVERTER APPROACH AND THE APPLICATION OF APPROXIMATE ENTROPY AS POST CLASSIFIER FOR THE CLASSIFICATION OF EPILEPSY RISK LEVELS FROM EEG SIGNALS [J] . P.sunil Kumar, Harikumar R Asian Journal of Pharmaceutical and Clinical Research . 2015,第4期

机译：使用代码转换器方法的性能分析以及近似熵作为事后分类器的应用，用于从脑电信号中对癫痫风险级别进行分类
3. Clinical Health Care for Long Distance using Matrix Factorization and Mahalanobis Based Sparse Representation Measures for Epilepsy Classification from EEG Signals” [J] . Harikumar Rajaguru, Sunil Kumar Prabhakar International Journal of Pharmaceutical Sciences Review and Research . 2016,第1期

机译：基于矩阵分解和基于Mahalanobis的基于EEG信号的癫痫分类的基于稀疏表示的远程医疗服务”
4. An efficient classification of epilepsy risk levels from EEG signals using hard thresholding computation applied to code converters [C] . Sunil Kumar Prabhakar, Harikumar Rajaguru 2015 IEEE Student Symposium in Biomedical Engineering amp; Sciences . 2015

机译：使用适用于代码转换器的硬阈值计算，有效地从EEG信号分类癫痫风险等级
5. FlashLife(TM), A Context-Aware code-VEP based Brain Computer Interface for Daily Life using EEG Signals. [D] . Nezamfar, Hooman. 2016

机译：FlashLife TM，一种基于上下文感知代码的基于VEP的脑计算机接口，用于使用EEG信号进行日常生活。
6. Comparative Analysis of Classifiers for Developing an Adaptive Computer-Assisted EEG Analysis System for Diagnosing Epilepsy [O] . Malik Anas Ahmad, Yasar Ayaz, Mohsin Jamil, -1

机译：开发用于诊断癫痫的自适应计算机辅助脑电图分析系统的分类器的比较分析
7. Improving bounds on the minimum Euclidean distance for block codes by inner distance measure optimization [O] . Laksman Efraim, Lennerstad Håkan, Nilsson Magnus 2010

机译：通过内部距离度量优化来改善分组码的最小欧几里德距离的界限
8. Mahalanobis Distance-Based Classifiers are Able to Recognize EEG patterns by Using Few EEG Electrodes. [R] . Babiloni, F., Bianchi, L., Semeraro, F., 2001

机译：mahalanobis基于距离的分类器能够通过使用少量EEG电极识别EEG模式。

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