Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  aktywność elektrodermalna
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Prezentowana praca jest kontynuacją wcześniej prowadzonych badań oceny wpływu PEM o częstotliwości 50Hz na organizm dokonywanych w oparciu o wyniki pomiaru aktywności elektrodermalnej (ang. electrodermal activity - EDA). W prowadzonych obecnie badaniach terenowych dokonano wstępnych pomiarów EDA w biologicznie aktywnych punktach zlokalizowanych na dłoniach i stopach, w warunkach narażenia na środowiskowy wpływ PEM.
EN
The presented work is a continuation of the previously conducted research to assess the impact of EMF with a frequency of 50 Hz on the body based on the results of electrodermal activity (EDA) measurements. Initial EDA measurements were made in the currently conducted field studies at biologically active points located on the hands and feet under conditions of exposure to the environmental impact of EMF.
EN
Automatic, cost-effective, and reliable cognitive workload estimation (CWE) is one of the important issues in diagnosis and treatment of neurocognitive diseases, cognitive performance improvement and error preventive strategies. To address this issue, this paper has proposed a novel and robust CWE method by detecting the time–frequency (TF) changes of electrodermal activities (EDA). Firstly, the local and global properties of the time-variant characteristics of EDA have been presented using Smooth Pseudo WignerVille distribution with enhanced TF resolution. Then, the transient changes in TF images of EDA signals have been quantified using a set of textural features based on Gray Level Co-occurrence Matrix descriptor (GLCM). Several static and dynamic classifiers, such as support vector machine, K- k-nearest neighbor, cascade forward neural network, and recurrent neural network have been explored. A real EDA data experiment recorded during arithmetic task with different workload levels have been used to evaluate the performance of the proposed method. The obtained results have confirmed that it can achieve a high estimation performance of 97.71% using contrast feature for discrimination of three workload levels. Further analysis has also suggested that the model is robust to GLCM parameters and classifiers and can provide a better tradeoff between computational complexity and high performance using minimum number of textural features in comparison with previous studies.
PL
Przeprowadzony w niniejszej pracy eksperyment jest wstępną próbą oszacowania przydatności pomiaru aktywności elektrodermalnej (EDA) do oceny wpływu pola elektromagnetycznego (PEM) na organizm w badaniu o charakterze kazuistycznym.
EN
The experiment carried out in this paper is an initial attempt to estimate the usefulness of the measurement of electrodermal activity (EDA) for the assessment of the impact of electromagnetic field (PEM) on the body using a case study approach.
PL
W artykule opisano projekt układu elektronicznego przeznaczonego do badania reakcji GSR (ang. Galvanic Skin Response) z uwzględnieniem trudności związanych z charakterem pomiaru. Omówiono w nim biologiczny mechanizm powstawania reakcji skórno-galwanicznej, budowę zaprojektowanego urządzenia pomiarowego oraz metodykę badań przeprowadzonych w celu sprawdzenia użyteczności urządzenia.
EN
The article describes the project of GSR measurement system, taking into account all difficulties related to the type of the measurement. It discusses the biological mechanism of the skin-galvanic reaction, the construction of the designed device for measuring this reaction, and the methodology of tests carried out to check the usefulness of the device.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.