Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
This paper presents a comparison of different machine learning algorithms applied to automatic sleep detection which uses electroencephalogram signals as a differentiating basis. The Single-Layer Perceptron, Multi-Layer Perceptron, Support Vector Machine, Boosted Tree and the Multi-Agent (comprising of the earlier models) models are developed and analyzed with training and testing datasets. The results...
We address the problem of structured sparse signal recovery when only certain statistical rather than exact properties describing the structure of the signal are available. Such problems arise in elimination of eye movement artifacts in waking EEG recordings; this task cannot be efficiently done using structured models that assume a common sparsity profile of fixed groups of components. We present...
Epilepsy is one of the most common brain disorder which affects more than sixty-five million people worldwide. Its diagnosis is usually performed using electroencephalography technique. Since, electroencephalogram (EEG) signals are highly susceptible to artifacts, epilepsy diagnosis is often challenging task. In addition, locating the origin of seizure patterns is even more tedious due to the non-linear...
In this paper, a simple analysis has been made to distinguish the normal and abnormal hearing subjects using acoustically stimulated EEG signals. Independent power spectral features of the brain rhythms (delta, theta, alpha, beta, and gamma) were extracted from the recorded EEG signals. The extracted power spectral features were then associated to the auditory perception and neural network models...
In the paper we describe a method to extract the topography of an impressed current for our bounded electrical impedance tomography (bEIT) studies. The frequency of the impressed current is low (up to a few hundred Hz), and is buried in background EEG and other noise. For the development of the extraction method, special consideration is given to maximize the signal-to-noise ratio. The standard lock-in...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.