서울대학교 빅데이터 지식정보플랫폼
전체 메뉴
AI 검색
최근 확인한 콘텐츠
11건 더보기
loading...
반출리포트 생성
논문 목록
웨이블릿 변환과 힐버트 변환을 이용한 간질 파형 분류
저자
이상홍
학술지명
디지털융복합연구
출판/발행연도
2016
주제
요약
본 연구는 웨이블릿 변환과 힐버트 변환을 이용하여 뇌파(EEG)에서 정상 파형과 간질 파형을 분류하는 새로운 방법인 NEWFM(neural network with weighted fuzzy membership functions)을 제안합니다. 웨이블릿 변환으로 잡음을 제거하고, 힐버트 변환으로 첨점을 추출하여 통계적 방법을 통해 16개의 특징을 추출하여 NEWFM의 입력으로 사용했습니다.
연관 콘텐츠
LikeSNU에서 의미기반으로 분석하여 연관된 자료를 추천해드립니다.
-
LabVIEW 신호 처리 및 생체 신호 계측 : 컴퓨터 기반의 제어와 계측
-
Modern sampling theory : mathematics and applications
-
Audio- and video-based biometric person authentication : first International Conference, AVBPA '97, Crans-Montana, Switzerland, March 12-14, 1997 : proceedings
-
Feature extraction : foundations and applications
-
Wavelets in chemistry
-
Hilbert transform applications in mechanical vibration
-
Speech enhancement
-
Automatic speech recognition : a deep learning approach
-
Codes, curves, and signals : common threads in communications
-
Wavelet neural networks : with applications in financial engineering, chaos, and classification
-
Signal analysis and prediction
-
Voice and audio compression for wireless communications
-
Voice compression and communications : principles and applications for fixed and wireless channels
-
MATLAB® 패턴 인식
-
Classification methods for remotely sensed data
-
베이지안으로 접근하는 자연어 처리 2e : 베이지안 통계 개념과 추론 기법, 모델링을 이용한 활용 분석까지
-
Discrete Fourier and wavelet transforms : an introduction through linear algebra with applications to signal processing
-
Wavelets : tools for science technology
-
Signal processing techniques for knowledge extraction and information fusion
-
Nucleic acid detection : methods and protocols
이전
다음
이전
다음
이전
다음