Complex wavelet coherence for EEG analysis; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
| Parent link: | Перспективы развития фундаментальных наук=Prospects of Fundamental Sciences Development: сборник научных трудов XV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 24-27 апреля 2018 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой.— , 2018 Т. 3 : Математика.— 2018.— [С. 22-24] |
|---|---|
| Prif Awdur: | |
| Awdur Corfforaethol: | |
| Awduron Eraill: | , |
| Crynodeb: | Заглавие с экрана Существует множество методов анализа функциональной связности областей мозга, активность которых регистрируется посредством электроэнцефалографии (ЭЭГ). Одной из надежных и эффективных метрик для оценки взаимодействия ЭЭГ-сигналов является мнимая часть когерентности, которая основана на преобразовании Фурье. В данной работе предлагается применение непрерывного комплексного вейвлет-преобразования для однозначной оценки взаимодействия сигналов с учетом динамического характера спектральных характеристик ЭЭГ-данных. |
| Iaith: | Saesneg |
| Cyhoeddwyd: |
2018
|
| Pynciau: | |
| Mynediad Ar-lein: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/50832 |
| Fformat: | Electronig Pennod Llyfr |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=627603 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 627603 | ||
| 005 | 20231101133453.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\conf\27533 | ||
| 035 | |a RU\TPU\conf\27528 | ||
| 090 | |a 627603 | ||
| 100 | |a 20180917d2018 k y0rusy50 ba | ||
| 101 | 0 | |a eng |d rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 105 | |a y z 100zy | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Complex wavelet coherence for EEG analysis |d Применение комплексного вейвлет-преобразования для анализа когерентности ЭЭГ-сигналов |f E. M. Bezrukova, M. S. Zaleshin |g sci. adv. D. Yu. Balanev | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 230 | |a 1 компьютерный файл (pdf; 945 Kb) | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 24 (4 назв.)] | ||
| 330 | |a Существует множество методов анализа функциональной связности областей мозга, активность которых регистрируется посредством электроэнцефалографии (ЭЭГ). Одной из надежных и эффективных метрик для оценки взаимодействия ЭЭГ-сигналов является мнимая часть когерентности, которая основана на преобразовании Фурье. В данной работе предлагается применение непрерывного комплексного вейвлет-преобразования для однозначной оценки взаимодействия сигналов с учетом динамического характера спектральных характеристик ЭЭГ-данных. | ||
| 461 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\26928 |t Перспективы развития фундаментальных наук |l Prospects of Fundamental Sciences Development |o сборник научных трудов XV Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, г. Томск, 24-27 апреля 2018 г. |o в 7 т. |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; под ред. И. А. Курзиной, Г. А. Вороновой |d 2018 | |
| 463 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\26931 |t Т. 3 : Математика |v [С. 22-24] |d 2018 | |
| 510 | 1 | |a Применение комплексного вейвлет-преобразования для анализа когерентности ЭЭГ-сигналов |z rus | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a вейвлет-преобразования | |
| 610 | 1 | |a когерентность | |
| 610 | 1 | |a сигналы | |
| 610 | 1 | |a электроэнцефалография | |
| 610 | 1 | |a преобразования Фурье | |
| 610 | 1 | |a спектральные характеристики | |
| 700 | 1 | |a Bezrukova |b E. M. | |
| 701 | 1 | |a Zaleshin |b M. S. | |
| 702 | 1 | |a Balanev |b D. Yu. |4 727 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский государственный университет (ТГУ) |c (2009- ) |2 stltpush |3 (RuTPU)RU\TPU\col\17230 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20181005 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/50832 | |
| 942 | |c BK | ||