Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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