PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

An application of pattren recognition algorithms for EEG feature extra extration

Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The aim of the article is using neural networks to analyze biological data from electroencephalography examination. Appropriate structure of an artificial neural network is able to find a repetitive features in EEG data.
Słowa kluczowe
Rocznik
Tom
Strony
19--22
Opis fizyczny
Bibliogr. 7 poz., rys.
Twórcy
  • Faculty of Electrical Engineering, Automatic Control and Informatics Institute of Electric Power Engineering and Renewable Energy
Bibliografia
  • [1] ACI Ç.İ., KAYA M., MISHCHENKO Y.: Distinguishing mental attention states of humans via an EEG-based passive BCI using Machine Learning Methods. Expert Systems with Applications, 2019
  • [2] KHAZI M., KUMAR A., VIDYA M.J.: Analysis of EEG using 10: 20 electrode system. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, Vol. 1(2), pp. 185–191, 2012
  • [3] KAWALA-JANIK A., PELC M., PODPORA M.: Method for EEG signals pattern recognition in embedded systems. Elektronika i Elektrotechnika, Vol. 21(3), pp. 3–9, 2015
  • [4] VIQUEIRA M., ZAPIRAIN B.G., ZORRILLA A.M.: Ocular movement and cardiac rhythm control using EEG techniques. In Medical Imaging in Clinical Practice. IntechOpen, 2013
  • [5] DAWSON G.D.: Investigations on a patient subject to myoclonic seizures after sensory stimulation. Journal of neurology, neurosurgery, and psychiatry, Vol. 10(4), p.141, 1947
  • [6] CHUANG J., MERRILL N., MAILLART T., AND STUDENTS OF THE UC BERKELEY SPRING 2015 MIDS IMMERSION CLASS. Synchronized Brainwave Recordings from a Group Presented with a Common Audio-Visual Stimulus, 2015
  • [7] TADEUSIEWICZ R.: Neurocybernetyka teoretyczna, Wydawnictwo Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa, 2009.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5671d5c5-115f-4055-9a83-378e369cc731
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.