Ezzel az azonosítóval hivatkozhat erre a dokumentumra forrásmegjelölésben vagy hiperhivatkozás esetén:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45120| Title: | METHODS OF PROCESSING EEG SIGNALS |
| Authors: | Тимків, Павло Бачинський, Михайло Петров, Віталій |
| Bibliographic description (Ukraine): | 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. |
| Issue Date: | máj-2024 |
| Date of entry: | 7-jún-2024 |
| Place of the edition/event: | Брюге, Бельгія |
| Page range: | 215-217 |
| URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/45120 |
| ISBN: | 978-617-8427-16-0 |
| Copyright owner: | Павло Тимків, 2024 |
| References (Ukraine): | 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 (International): | 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. |
| Content type: | Conference Abstract |
| Ebben a gyűjteményben: | Наукові публікації працівників кафедри біотехнічних систем |
Fájlok a dokumentumban:
| Fájl | Leírás | Méret | Formátum | |
|---|---|---|---|---|
| Modern_scientific_challenges_are_the_driving_force_of_the_development_of_scientific_research_May_22_24_2024_Bruges_Belgium.pdf | 3 MB | Adobe PDF | Megtekintés/Megnyitás |
Minden dokumentum, ami a DSpace rendszerben szerepel, szerzői jogokkal védett. Minden jog fenntartva!
Admin Tools