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.
Artificial Neural Network has been widely applied for solving pattern recognition problems including infant cry classification for detecting infant health and physical status. Feature extraction is usually performed using Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC) analysis. If irrelevant features in the MFCC are not removed, the performance of the MLP will be degraded. The use of F-ratio is essential...
The aim of this work is to develop a new method for automatic detection and classification of EEG patterns using continuous wavelet transforms (CWT) and artificial neural networks (ANN). Our method consists of EEG data selection, feature extraction and classification stage. For the data selection we use temporal lobe seizures for evaluation recorded from patients during 84 hours at hospital. In feature...
In this study, it was aimed that making epilepsy diagnosis by automatically evaluation of EEG records. Diagnosis system consists two steps which are feature extraction/selection and classification. Discrete wavelet transform (DWT) and artificial neural networks (ANN) were used to determine attribute vectors and classification, respectively. Classification accuracy was achieved as 99.62% by examining...
In the present paper, a new methodological approach, for the classification of first episode schizophrenic patients (FES) against normal controls, is proposed. The first step of the methodology applied is the feature extraction, which is based on the combination of the multivariate autoregressive model with the simulated annealing technique, in order to extract optimum features, in terms of classification...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.