| dc.contributor | Брестский государственный технический университет | ru_RU |
| dc.contributor | Brest State Technical University | ru_RU |
| dc.contributor.author | Савицкий, Юрий Викторович | |
| dc.contributor.author | Давидюк, Юлия Ивановна | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2019-08-28T05:57:39Z | |
| dc.date.available | 2019-08-28T05:57:39Z | |
| dc.date.issued | 2013 | |
| dc.identifier.citation | Савицкий, Ю. В. Некоторые аспекты применения нейросетевых моделей в задаче анализа сигналов ЭЭГ и ЭКГ / Ю. В. Савицкий, Ю. И. Давидюк
// Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2013. – №5. – С. 38–41. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/1025 | |
| dc.description | SAVITSKY Y.V., DAVIDYUK J.I. Some Aspectsof Applicationsof Neural Network Modelsfor EEG and ECG Signals Analysis | ru_RU |
| dc.description.abstract | Рассматриваются проблемы применения нейросетевых моделей
в задаче анализа сигналов ЭЭГ и ЭКГ. Постановка задачи исследований базируется на оригинальном алгоритме расчета старшего
показателя Ляпунова. Выполнен анализ результатов экспериментов
по идентификации аномальных зон реальных сигналов ЭЭГ и ЭКГ.
Охарактеризованы проблемные вопросы применения данного подхода к задачам обработки биомедицинских сигналов. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.relation.ispartofseries | Физика, математика, информатика; | |
| dc.subject | информационные технологии | ru_RU |
| dc.subject | information technology | ru_RU |
| dc.subject | artificial intelligence | ru_RU |
| dc.subject | искусственный интеллект | ru_RU |
| dc.title | Некоторые аспекты применения нейросетевых моделей в задаче анализа сигналов ЭЭГ и ЭКГ | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.8 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | Problems of applications of neural network technique for EEG and ECG signals analysis are considered. The solution of the task is based on original
algorithm for Lyapunov exponent calculation. The analysis of experiments results on identification of abnormal zones in real EEG and ECG signals
is made. The problem questionsof this approach to biomedical signals processing are characterized. | ru_RU |
