Összesen 1 találat.
#/oldal:
Részletezés:
Rendezés:

1.

001-es BibID:BIBFORM092071
Első szerző:Pap, Iuliu Alexandru
Cím:Machine Learning EEG Data Analysis For eHealth IoT System / I. A. Pap, S. Oniga, A. Alexan
Dátum:2020
Megjegyzések:Through this paper we present our work on integrating electroencephalography-based machine learning elements in our eHealth Internet of Things (IoT) system by using the TensorFlow open source platform. This system is used for recording specific physiological data such as systolic and diastolic blood pressure, pulse rate, oxygen saturation in the blood, breathing intensity and rate, skin conductance and resistance, body temperature and electroencephalography (EEG) from multiple electrodes. The main focus of our current research is to experiment with brain computer interfaces towards creating an EEG-controlled device that would interpret eye movement.
ISBN:978-1-7281-7164-7
Tárgyszavak:Műszaki tudományok Informatikai tudományok előadáskivonat
könyvrészlet
brain-computer interfaces
data analysis
electroencephalography
learning (artificial intelligence)
medical signal processing
neurophysiology
signal classification
Megjelenés:Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Automation, Quality and Testing, Robotics (AQTR) / Liviu Miclea, Szilárd Enyedi, et.al. - p. 1-4. -
További szerzők:Oniga István László (1960-) (villamosmérnök) Alexan, Anca
Internet cím:Szerző által megadott URL
DOI
Intézményi repozitóriumban (DEA) tárolt változat
Borító:
Rekordok letöltése1 
Corvina könyvtári katalógus v8.2.27 © 2023 Monguz kft. Minden jog fenntartva.