Rule-Based EEG Classifier Utilizing Local Entropy of Time–Frequency Distributions
Electroencephalogram (EEG) signals are known to contain signatures of stimuli that induce brain activities. However, detecting these signatures to classify captured EEG waveforms is one of the most challenging tasks of EEG analysis. This paper proposes a novel time–frequency-based method for EEG ana...
প্রধান লেখক: | Jonatan Lerga, Nicoletta Saulig, Ljubiša Stanković, Damir Seršić |
---|---|
বিন্যাস: | প্রবন্ধ |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
MDPI AG
2021-02-01
|
মালা: | Mathematics |
বিষয়গুলি: | |
অনলাইন ব্যবহার করুন: | https://www.mdpi.com/2227-7390/9/4/451 |
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Block-Adaptive Rényi Entropy-Based Denoising for Non-Stationary Signals
অনুযায়ী: Nicoletta Saulig, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022-10-01) -
Method for Automatic Estimation of Instantaneous Frequency and Group Delay in Time–Frequency Distributions with Application in EEG Seizure Signals Analysis
অনুযায়ী: Vedran Jurdana, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2023-05-01) -
A novel approach to extracting useful information from noisy TFDs using 2D local entropy measures
অনুযায়ী: Ana Vranković, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2020-04-01) -
Quantitative EEG based on Renyi Entropy for Epileptic Classification
অনুযায়ী: HADIYOSO Sugondo, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019-05-01) -
Rényi Entropy and Rényi Divergence in Product MV-Algebras
অনুযায়ী: Dagmar Markechová, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2018-08-01)