Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45120| Назва: | METHODS OF PROCESSING EEG SIGNALS |
| Автори: | Тимків, Павло Бачинський, Михайло Петров, Віталій |
| Бібліографічний опис: | Tymkiv P. / Tymkiv P., Bachynskiy M., Petrov V. // METHODS OF PROCESSING EEG SIGNALS XXІV International scientific and practical conference «Modern Scientific Challenges are the Driving Force of the Development of Scientific Research» (May 22-24, 2024) Bruges, Belgium. International Scientific Unity, 2024. 237 p. |
| Дата публікації: | тра-2024 |
| Дата внесення: | 7-чер-2024 |
| Місце видання, проведення: | Брюге, Бельгія |
| Діапазон сторінок: | 215-217 |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45120 |
| ISBN: | 978-617-8427-16-0 |
| Власник авторського права: | Павло Тимків, 2024 |
| Перелік літератури: | 1. Niedermeyer, E., & da Silva, F. L. (2005). Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. Lippincott Williams & Wilkins 2. Дедів Л.Є., Дозорський В.Г., Бачинський М.В. Математична модель електроенцефалографічного сигналу для задач побудови комп'ютерних діагностичних систем. Вісник Хмельницького національного університету. 2012. №2. С. 186-189 3. Delorme, A., & Makeig, S. (2004). EEGLAB: an open-source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. Journal of Neuroscience Methods, 134(1), 9-21. 4. Cohen, M. X. (2014). Analyzing Neural Time Series Data: Theory and Practice. MIT Press. |
| References: | 1. Niedermeyer, E., & da Silva, F. L. (2005). Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. Lippincott Williams & Wilkins 2. Дедів Л.Є., Дозорський В.Г., Бачинський М.В. Математична модель електроенцефалографічного сигналу для задач побудови комп'ютерних діагностичних систем. Вісник Хмельницького національного університету. 2012. №2. С. 186-189 3. Delorme, A., & Makeig, S. (2004). EEGLAB: an open-source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. Journal of Neuroscience Methods, 134(1), 9-21. 4. Cohen, M. X. (2014). Analyzing Neural Time Series Data: Theory and Practice. MIT Press. |
| Тип вмісту: | Conference Abstract |
| Розташовується у зібраннях: | Наукові публікації працівників кафедри біотехнічних систем |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Modern_scientific_challenges_are_the_driving_force_of_the_development_of_scientific_research_May_22_24_2024_Bruges_Belgium.pdf | 3 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора