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”

ICA decomposition as a basis for finding hidden EEG structures by dimension reduction methods

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21460%2F19%3A00336898" target="_blank" >RIV/68407700:21460/19:00336898 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://poseidon2.feld.cvut.cz/conf/poster/" target="_blank" >http://poseidon2.feld.cvut.cz/conf/poster/</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    ICA decomposition as a basis for finding hidden EEG structures by dimension reduction methods

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Electroencephalography (EEG) is the electrical signal of the brain whose analysis makes it possible to recognize its pathologies and brain diseases. EEG signal is very complex, hence for better understanding several linear and non-linear processing techniques are widely used to help to detect the hidden data structure. The aim of this study is to test linear and nonlinear dimensional reduction to obtain information about the internal hidden data structure. Based on this information, suitable properties for describing the EEG signal can be determined. Our method seems to be working out well for alpha activity and eye activity space examination.

  • Název v anglickém jazyce

    ICA decomposition as a basis for finding hidden EEG structures by dimension reduction methods

  • Popis výsledku anglicky

    Electroencephalography (EEG) is the electrical signal of the brain whose analysis makes it possible to recognize its pathologies and brain diseases. EEG signal is very complex, hence for better understanding several linear and non-linear processing techniques are widely used to help to detect the hidden data structure. The aim of this study is to test linear and nonlinear dimensional reduction to obtain information about the internal hidden data structure. Based on this information, suitable properties for describing the EEG signal can be determined. Our method seems to be working out well for alpha activity and eye activity space examination.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20601 - Medical engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • 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 the International Student Scientific Conference Poster – 23/2019

  • ISBN

    978-80-01-06581-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    ČVUT FEL, Středisko vědecko-technických informací

  • Místo vydání

    Praha

  • Místo konání akce

    ČVUT FEL, Technická 2, Praha 6

  • Datum konání akce

    23. 5. 2019

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku