Adaptive Segmentation with Successive Windows
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00223534" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00223534 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Adaptive Segmentation with Successive Windows
Popis výsledku v původním jazyce
Segmentation is an important part of signal processing and it significantly influences on a further analysis quality. Adaptive segmentation based on sliding windows has a good performance characteristic and can work online. In the paper fractal dimension, frequency-weighted energy (nonlinear energy operator) and measure M of the Varri method were calculated as signal characteristics in a successive window and results were used as features for adaptive segmentation. Time performance and segmentation quality were compared for these algorithms. For evaluation of segmentation quality, artificial signal, signal with artefacts and normal EEG signal were used. Also a real long-term signal was tested.
Název v anglickém jazyce
Adaptive Segmentation with Successive Windows
Popis výsledku anglicky
Segmentation is an important part of signal processing and it significantly influences on a further analysis quality. Adaptive segmentation based on sliding windows has a good performance characteristic and can work online. In the paper fractal dimension, frequency-weighted energy (nonlinear energy operator) and measure M of the Varri method were calculated as signal characteristics in a successive window and results were used as features for adaptive segmentation. Time performance and segmentation quality were compared for these algorithms. For evaluation of segmentation quality, artificial signal, signal with artefacts and normal EEG signal were used. Also a real long-term signal was tested.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of BioDat 2014 - Conference on Advanced Methods of Biological Data and Signal Processing
ISBN
978-80-01-05624-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
—
Název nakladatele
ČVUT
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Praha
Datum konání akce
20. 11. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—