Search

Show simple item record

dc.contributor.authorДавидюк, Юлия Ивановна
dc.contributor.authorСавицкий, Юрий Викторович
dc.coverage.spatialДонецкru_RU
dc.date.accessioned2024-08-21T14:20:04Z
dc.date.available2024-08-21T14:20:04Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.citationДавидюк, Ю. И. Некоторые аспекты нейросетевого анализа сигналов ЭЭГ / Ю. И. Давидюк, Ю. В. Савицкий // Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях (СИТОНИ–2011) : материалы всеукраинской студенческой научно-технической конференции (с международным участием), Донецк, 13–14 октября 2011 г. / Донецкий национальный технический университет ; редкол.: В. М. Павлиш [и др.]. – Донецк : ДонНТУ, 2011. – С. 103–108. – Библиогр.: с. 108 (9 назв.).ru_RU
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/44569
dc.descriptionDavidyuk, Yulia Ivanovna; Savitsky, Yuri Viktorovich. Some aspects of neural network analysis of EEG signalsru_RU
dc.description.abstractДанная работа направлена на изучение и реализацию нейросетевого подхода к анализу хаотических сигналов, базирующегося на расчете старшего показателя Ляпунова L, а, как известно, ЭЭГ описывает поведение сложной динамической системы, и характер нормальной активности сигналов является хаотическим, это позволяет обнаруживать аномальное поведение системы.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherДонНТУru_RU
dc.titleНекоторые аспекты нейросетевого анализа сигналов ЭЭГru_RU
dc.typeНаучный доклад (Working Paper)ru_RU
dc.identifier.udc681.324ru_RU
dc.abstract.alternativeThis work aims at studying and implementing the neural network approach to the analysis of chaotic signals based on the calculation of largest Lyapunov exponent L. As is well known, EEG describes the behavior of complex dynamical systems, and the nature of normal activity signal is chaotic, it can detect abnormal behavior.ru_RU


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record