Saeid Sanei - EEG Signal Processing and Machine Learning

Здесь есть возможность читать онлайн «Saeid Sanei - EEG Signal Processing and Machine Learning» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Жанр: unrecognised, на английском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

EEG Signal Processing and Machine Learning: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «EEG Signal Processing and Machine Learning»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Explore cutting edge techniques at the forefront of electroencephalogram research and artificial intelligence from leading voices in the field

EEG Signal Processing and Machine Learning — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «EEG Signal Processing and Machine Learning», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

14 14 Morf, M., Vieria, A., Lee, D., and Kailath, T. (1978). Recursive multichannel maximum entropy spectral estimation. IEEE Transactions on Geoscience Electronics 16: 85–94.

15 15 Bro, R. (1998). Multi‐way analysis in the food industry: models, algorithms, and applications. PhD thesis. University of Amsterdam (NL) and Royal Veterinary and Agricultural University, MATLAB tool box. http://www.models.kvl.dk/users/rasmus(accessed 19 August 2021).

16 16 Franaszczuk, P.J., Bergey, G.K., and Durka, P.J. (1996). Time–frequency analysis of mesial temporal lobe seizures using the matching pursuit algorithm. Society for Neuroscience – Abstracts 22: 184.

17 17 Murenzi, R., Combes, J.M., Grossman, A., and Tchmitchian, P. (eds.) (1988). Wavelets. Heidelberg, New York: Springer Berlin.

18 18 Vaidyanathan, P.P. (1993). Multirate Systems and Filter Banks. Prentice Hall.

19 19 Holschneider, M., Kronland‐Martinet, R., Morlet, R.J., and Tchamitchian, P. (1989). A real‐time algorithm for signal analysis with the help of the wavelet transform. In: Wavelets: Time‐Frequency Methods and Phase Space (eds. J.M. Combes, A. Grossman and P. Tchamitchian), 286–297. Berlin: Springer‐Verlag.

20 20 Chui, C.K. (1992). An Introduction to Wavelets. Academic Press.

21 21 Stein, E.M. (1958). On the functions of Littlewood‐Paley, Lusin and Marcinkiewicz. Transactions of the American Mathematical Society 88: 430–466.

22 22 Vetterli, M. and Kovačevic, J. (1995). Wavelets and Subband Coding. Prentice Hall.

23 23 Daubechies, I., Lu, J., and Wu, H. (2011). Synchro‐squeezed wavelet transforms: an empirical mode decomposition‐like tool. Applied and Computational Harmonic Analysis 30 (2): 243–261.

24 24 Glassman, E.L. (2005). A wavelet‐like filter based on neuron action potentials for analysis of human scalp electroencephalographs. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 52 (11): 1851–1862.

25 25 Chen, Y. and Ma, J. (2014). Random noise attenuation by f‐x empirical‐mode decomposition predictive filtering. Geophysics 79 (3): V81–V91.

26 26 Chen, Y., Zhou, C., Yuan, J., and Jin, Z. (2014). Application of empirical mode decomposition in random noise attenuation of seismic data. Journal of Seismic Exploration 23: 481–495.

27 27 Huang, Y.X., Schmitt, F.G., Lu, Z.M., and Liu, Y.L. (2008). An amplitude‐frequency study of turbulent scaling intermittency using Hilbert spectral analysis. Europhysics Letters 84: 40010.

28 28 Gerloff, G., Richard, J., Hadley, J. et al. (1998). Functional coupling and regional activation of human cortical motor areas during simple, internally paced and externally paced finger movements. Brain 121 (8): 1513–1531.

29 29 Sharott, A., Magill, P.J., Bolam, J.P., and Brown, P. (2005). Directional analysis of coherent oscillatory field potentials in cerebral cortex and basal ganglia of the rat. Journal of Physiology 562 (3): 951–963.

30 30 Granger, C.W.J. (1969). Investigating causal relations in econometric models and cross‐spectral methods. Econometrica 37: 424–438.

31 31 Bernosconi, C. and König, P. (1999). On the directionality of cortical interactions studied by spectral analysis of electrophysiological recordings. Biological Cybernetics 81 (3): 199–210.

32 32 Kaminski, M., Ding, M., Truccolo, W., and Bressler, S. (2001). Evaluating causal relations in neural systems: Granger causality, directed transfer function, and statistical assessment of significance. Biological Cybernetics 85: 145–157.

33 33 Kaminski, M. and Blinowska, K. (1991). A new method of the description of information flow in the brain structures. Biological Cybernetics 65: 203–210.

34 34 Jing, H. and Takigawa, M. (2000). Observation of EEG coherence after repetitive transcranial magnetic stimulation. Clinical Neurophysiology 111: 1620–1631.

35 35 Kuś, R., Kaminski, M., and Blinowska, K. (2004). Determination of EEG activity propagation: pair‐wise versus multichannel estimate. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 51 (9): 1501–1510.

36 36 Ginter, J. Jr., Kaminski, M.J., Blinowska, K.J., and Durka, P. (2001). Phase and amplitude analysis in time–frequency–space; application to voluntary finger movement. Journal of Neuroscience Methods 110: 113–124.

37 37 Akaike, H. (1974). A new look at statistical model order identification. IEEE Transactions on Automatic Control 19: 716–723.

38 38 Ding, M., Bressler, S.L., Yang, W., and Liang, H. (2000). Short‐window spectral analysis of cortical event‐related potentials by adaptive multivariate autoregressive modelling: data preprocessing, model validation, and variability assessment. Biological Cybernetics 83: 35–45.

39 39 Widrow, B., Glover, J.R., McCool, J. Jr. et al. (1975). Adaptive noise cancelling principles and applications. Proceedings of the IEEE 63 (12): 1692–1716.

40 40 Satorius, E.H. and Shensa, M.J. (1980). Recursive lattice filters: a brief overview. Proceedings of the 19th IEEE Conference on Decision Control, 955–959.

41 41 Lee, D., Morf, M., and Friedlander, B. (1981). Recursive square‐root ladder estimation algorithms. IEEE Transactions on Accoustic, Speech, Signal Processing 29: 627–641.

42 42 Lawsen, C.L. and Hansen, R.J. (1974). Solving Least‐Squares Problem. Prentice Hall.

43 43 Proakis, J.G., Rader, C.M., Ling, F. et al. (2001). Algorithms for Statistical Signal Processing. Prentice Hall.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «EEG Signal Processing and Machine Learning»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «EEG Signal Processing and Machine Learning» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «EEG Signal Processing and Machine Learning»

Обсуждение, отзывы о книге «EEG Signal Processing and Machine Learning» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x