Описание
Sleep Stages Classification Using WT And ANN
Артикул Маркета
6047478660
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.
Пэй
1 968 ₽
–48%
–200 ₽
С доставкой по клику
Заказ от 1500₽
Пэй
1 968 ₽
–48%
Доставка Маркета
30 сен, по клику 0 ₽
Москва
30 сен, пункт выдачи 0 ₽
Москва
Быстрый возврат
О возвратах
Т8 Издательские Технологии
Магазин
19.1Kзаказов
590подписчиков
6лет на Маркете
О товаре
Описание
Печатная книга «Sleep Stages Classification Using WT And ANN» в мягкой обложке, язык - английский. В книге 76 страниц, она напечатана на белой офсетной бумаге плотностью 80 г/м². Формат издания — 152x229 мм. Все книги аккуратно упаковываем в прочный трёхслойный непрозрачный картонный конверт.
EEG signal processing is one of the hottest areas of research in digital signal processing applications and biomedical research. Analysis of EEG signals provides a crucial tool for diagnosis of neurobiological diseases. The problem of EEG signal classification into different sleep stages is primarily a pattern recognition problem using extracted features. Many methods of feature extraction have been applied to extract the relevant characteristics from a given EEG data. The EEG data was collected from publicly available source. The data consists of different age male & female recordings for a whole night of 8 hrs. The feature extraction was done by computing the Discrete Wavelet Transform and ANN using BP algorithm.The wavelet transform coefficients compress the number of data points into few features. The Approximation & Detailed coefficients obtained from Sub-band coding method provide important features of the EEG signals. In this project we have applied optimization techniques to reduce the computation complexity of the network without affecting the accuracy of the classification. Classification of the EEG data using neural network provides robust and improved Performance
EEG signal processing is one of the hottest areas of research in digital signal processing applications and biomedical research. Analysis of EEG signals provides a crucial tool for diagnosis of neurobiological diseases. The problem of EEG signal classification into different sleep stages is primarily a pattern recognition problem using extracted features. Many methods of feature extraction have been applied to extract the relevant characteristics from a given EEG data. The EEG data was collected from publicly available source. The data consists of different age male & female recordings for a whole night of 8 hrs. The feature extraction was done by computing the Discrete Wavelet Transform and ANN using BP algorithm.The wavelet transform coefficients compress the number of data points into few features. The Approximation & Detailed coefficients obtained from Sub-band coding method provide important features of the EEG signals. In this project we have applied optimization techniques to reduce the computation complexity of the network without affecting the accuracy of the classification. Classification of the EEG data using neural network provides robust and improved Performance
Характеристики
Артикул Маркета
6047478660
Внешний вид товаров и/или упаковки может быть изменён изготовителем и отличаться от изображенных на Яндекс Маркете.Возрастное ограничение 18+
Нет отзывов и оценок
Но можно задать вопрос, чтобы узнать о товаре больше
Рекомендуем
Цена с картой Яндекс Пэй 1280 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1359 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1625 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1991 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 368 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 573 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 279 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 408 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 216 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 2460 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 877 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 871 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 1285 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 523 ₽ вместо
Пэй
Цена с картой Яндекс Пэй 653 ₽ вместо
Пэй
Войдите в аккаунтИ тогда откроется корзина, а цены на Маркете могут стать ниже
