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.authorСтолбова А. А.ru
dc.contributor.authorДьяконов В. Ю.ru
dc.contributor.authorГоловнин О. К.ru
dc.coverage.spatialанализ электроэнцефалограммru
dc.coverage.spatialвейвлет-анализ сигналовru
dc.coverage.spatialкогерентность сигналовru
dc.coverage.spatialнейрокомпьютерные интерфейсыru
dc.coverage.spatialэлектроэнцефалограммы (ЭЭГ)ru
dc.creatorСтолбова А. А., Дьяконов В. Ю., Головнин О. К.ru
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\495833ru
dc.identifier.citationСтолбова, 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.abstractВ 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.isorusru
dc.relation.ispartofИнформационные 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.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022). - Т. 5 : Науки о данныхru
dc.titleПрограммный инструментарий нейрокомпьютерного интерфейса для анализа электроэнцефалограмм на базе непрерывного вейвлет-преобразованияru
dc.typeTextru
dc.citation.spage053232ru
dc.citation.volume5ru
dc.textpartНауки 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.pdf914.91 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.