Отрывок: Науки о данных 107 0, 1 Ψ Ψ , aa i k ii k t где k . 2 2 i in nent ent Шаг 2.3. Повторить шаги 2.1 и 2.2 для каждого i-ого масштаба. Шаг 3. Вычислить коэффициенты вейвлет- преобразования, например, следующим способом: 1 0 1 , , N i i i t b W a b x t aa где – материнский вейвлет, a – ма...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Столбова А. А. | ru |
dc.contributor.author | Дьяконов В. Ю. | ru |
dc.contributor.author | Головнин О. К. | ru |
dc.coverage.spatial | анализ электроэнцефалограмм | ru |
dc.coverage.spatial | вейвлет-анализ сигналов | ru |
dc.coverage.spatial | когерентность сигналов | ru |
dc.coverage.spatial | нейрокомпьютерные интерфейсы | ru |
dc.coverage.spatial | электроэнцефалограммы (ЭЭГ) | ru |
dc.creator | Столбова А. А., Дьяконов В. Ю., Головнин О. К. | ru |
dc.date.issued | 2022 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\495833 | ru |
dc.identifier.citation | Столбова, А. А. Программный инструментарий нейрокомпьютерного интерфейса для анализа электроэнцефалограмм на базе непрерывного вейвлет-преобразования / А. А. Столбова, В. Ю. Дьяконов, О. К. Головнин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 5: Науки о данных / под ред. А. В. Куприянова. - 2022. - С. 053232. | ru |
dc.description.abstract | В статье представлен разработанный программный инструментарий нейрокомпьютерного интерфейса для анализа электроэнцефалограмм на базе непрерывного вейвлет-преобразования. Применение программного инструментария позволяет осуществлять вейвлет-анализ сигналов и фиксировать изменения частоты сигнала во времени, что дает возможность осуществлять поиск и выявление деталей и аномалий, развивающихся во времени. | ru |
dc.language.iso | rus | ru |
dc.relation.ispartof | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. - | ru |
dc.source | Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 5 : Науки о данных | ru |
dc.title | Программный инструментарий нейрокомпьютерного интерфейса для анализа электроэнцефалограмм на базе непрерывного вейвлет-преобразования | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.citation.spage | 053232 | ru |
dc.citation.volume | 5 | ru |
dc.textpart | Науки о данных 107 0, 1 Ψ Ψ , aa i k ii k t где k . 2 2 i in nent ent Шаг 2.3. Повторить шаги 2.1 и 2.2 для каждого i-ого масштаба. Шаг 3. Вычислить коэффициенты вейвлет- преобразования, например, следующим способом: 1 0 1 , , N i i i t b W a b x t aa где – материнский вейвлет, a – ма... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
ИТНТ-2022. Том 5. Науки о данных/978-5-7883-1793-9_2022-053232.pdf | 914.91 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.