应用深度学习的基于EEG信号的心理健康识别

机译：基于深度学习的电机成像EEG信号的特征识别

机译：基于EEG的生物识别识别深度学习

机译：识别与信号有关的前期状态信息：使用深度学习对ECoG，EEG和EKG进行比较

机译：深度学习通过EEG信号识别大脑认知负荷

机译：基于EEG信号的自回归建模和神经网络分析，设计用于监测麻醉深度的识别系统。

机译：使用基于主成分的协变量移位适应的深度学习网络的基于EEG的情绪识别

机译：EEG信号在EMD域S. S. Shafiul Alam，S中的非线性动力学使用非线性动力学。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarekshahriar摘要 - 基于EMD Chaos的方法，提出了对应于健康人的EEG信号，癫痫发作期间的癫痫患者和Seizureattacks。脑电图（EEG）首先被凭经上分解为内在模式功能（IMF）。这些IMF的非线性动力学在最大范围的指数（LLE）和相关尺寸（CD）方面是量化的。本域中的混沌分析应用于与健康人相对应的大型脑电图（Asepileptic患者）（两者都有癫痫发作）。因此，所获得的LLE和CD表展的价值可以从EMD领域的其他EEG信号中清晰地区分脑电图的表达展示。本拟议的方法可以帮助研究人员以预测癫痫发作的癫痫发作技术。索引术语 - 脑电图（EEG），仿真态分解（EMD），最大的Lyapunov指数（LLE），相关维度（CD），癫痫发作。作者与电气电子和电子工程公司，孟加拉国工程和技术大学，孟加拉国达卡 - 1000（电子邮件：imamul@eee.buet.ac.bd）pdf cite：s. m. shafiul Alam，s。 M. Shafiul Alam，Aurangozeb和Syed Tarek Shahriar，“EEG信号歧视在EMD领域的非线性动态，”计算机电气工程卷国际杂志。 4，不。 3，pp。326-330,2012，上一篇论文对情绪的看法，使用建设性的学习言论下一篇论文物理层障碍意识到OVPN连接选择机制版权所有©2008-2013。国际计算机科学与信息技术协会出版社（IACSIT Press）

机译：DETECT：用于时间序列中事件检测和识别的maTLaB工具箱，以及EEG信号中的伪影检测应用。

机译：使用从脑电信号（EEG）信号检测到的眨眼的基于脑计算机接口的计算机控制应用

机译：基于来自电子病历（EEG）信号的想象语音的对象识别和认证系统。

机译：基于深度学习的EEG功能归一化系统和方法