Miklošičeva knjižnica - FPNM, Maribor (PEFMB)
-
Complex networks and deep learning for EEG signal analysis [Elektronski vir]Gao, Zhongke ...Electroencephalogram (EEG) signals acquired from brain can provide an effective representation of the human's physiological and pathological states. Up to now, much work has been conducted to study ... and analyze the EEG signals, aiming at spying the current states or the evolution characteristics of the complex brain system. Considering the complex interactions between different structural and functional brain regions, brain network has received a lot of attention and has made great progress in brain mechanism research. In addition, characterized by autonomous, multi-layer and diversified feature extraction, deep learning has provided an effective and feasible solution for solving complex classification problems in many fields, including brain state research. Both of them show strong ability in EEG signal analysis, but the combination of these two theories to solve the difficult classification problems based on EEG signals is still in its infancy. We here review the application of these two theories in EEG signal research, mainly involving brain-computer interface, neurological disorders and cognitive analysis. Furthermore, we also develop a framework combining recurrence plots and convolutional neural network to achieve fatigue driving recognition. The results demonstrate that complex networks and deep learning can effectively implement functional complementarity for better feature extraction and classification, especially in EEG signal analysis.Vir: Cognitive neurodynamics [Elektronski vir]. - ISSN 1871-4099 (Vol. 15, iss. 3, Jun. 2021, str. 369-388)Vrsta gradiva - e-članekLeto - 2021Jezik - angleškiCOBISS.SI-ID - 64134915
Avtor
Gao, Zhongke |
Dang, Weidong |
Wang, Xinmin |
Hong, Xiaolin |
Hou, Linhua |
Ma, Kai |
Perc, Matjaž
Teme
EEG signal |
kompleksna omrežja |
globoko učenje |
electroencephalogram signals |
complex network |
deep learning
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
Vnos na polico
Trajna povezava
- URL:
Faktor vpliva
Dostop do baze podatkov JCR je dovoljen samo uporabnikom iz Slovenije. Vaš trenutni IP-naslov ni na seznamu dovoljenih za dostop, zato je potrebna avtentikacija z ustreznim računom AAI.
Leto | Faktor vpliva | Izdaja | Kategorija | Razvrstitev | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Baze podatkov, v katerih je revija indeksirana
Ime baze podatkov | Področje | Leto |
---|
Povezave do osebnih bibliografij avtorjev | Povezave do podatkov o raziskovalcih v sistemu SICRIS |
---|---|
Gao, Zhongke | ![]() |
Dang, Weidong | ![]() |
Wang, Xinmin | ![]() |
Hong, Xiaolin | ![]() |
Hou, Linhua | ![]() |
Ma, Kai | ![]() |
Perc, Matjaž | 23428 |
Vir: Osebne bibliografije
in: SICRIS
Izberite prevzemno mesto:
Prevzem gradiva po pošti
Naslov za dostavo:
Med podatki člana manjka naslov.
Storitev za pridobivanje naslova trenutno ni dostopna, prosimo, poskusite še enkrat.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrano prevzemno mesto in naslov za dostavo ter dokončali postopek rezervacije.
S klikom na gumb "V redu" boste potrdili zgoraj izbrani naslov za dostavo in dokončali postopek rezervacije.
Obvestilo
Trenutno je storitev za avtomatsko prijavo in rezervacijo nedostopna. Gradivo lahko rezervirate sami na portalu Biblos ali ponovno poskusite tukaj kasneje.
Gesla v Splošnem geslovniku COBISS
Izbira mesta prevzema
Gradivo iz matične enote je brezplačno. Če je gradivo na mesto prevzema dostavljeno iz drugih enot, lahko knjižnica to storitev zaračuna.
Mesto prevzema | Status gradiva | Rezervacija |
---|
Rezervacija v teku
Prosimo, počakajte trenutek.
Rezervacija je uspela.
Rezervacija ni uspela.
Rezervacija...
Članska izkaznica:
Mesto prevzema:
Miklošičeva knjižnica - FPNM bo od 17. 6. 2024 do 30. 9. 2024 odprta vsak dan od ponedljka do petka od 8.00 do 14.00.
Srečno.
Kolektiv Miklošičeve knjižnice - FPNM