Time-ResNeXt for epilepsy recognition based on EEG signals in wireless networks
Abstract To automatically detect dynamic EEG signals to reduce the time cost of epilepsy diagnosis. In the signal recognition of electroencephalogram (EEG) of epilepsy, traditional machine learning and statistical methods require manual feature labeling engineering in order to show excellent results...
Հիմնական հեղինակներ: | Shaoqiang Wang, Shudong Wang, Song Zhang, Yifan Wang |
---|---|
Ձևաչափ: | Հոդված |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
SpringerOpen
2020-10-01
|
Շարք: | EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking |
Խորագրեր: | |
Առցանց հասանելիություն: | http://link.springer.com/article/10.1186/s13638-020-01810-5 |
Նմանատիպ նյութեր
-
SC-ResNeXt: A Regression Prediction Model for Nitrogen Content in Sugarcane Leaves
: Zihao Lu, և այլն
Հրապարակվել է: (2025-01-01) -
Art appreciation model design based on improved PageRank and ECA-ResNeXt50 algorithm
: Hang Yang, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-12-01) -
A Method for Speaker Recognition Based on the ResNeXt Network Under Challenging Acoustic Conditions
: Dongbo Liu, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-01-01) -
G2-ResNeXt: A Novel Model for ECG Signal Classification
: Shengnan Hao, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-01-01) -
Research on the Classification of Sun-Dried Wild Ginseng Based on an Improved ResNeXt50 Model
: Dongming Li, և այլն
Հրապարակվել է: (2024-11-01)