|
|
|
|
| LEADER |
01883na a2200241 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 005 |
20160613123733.0 |
| 008 |
160221s2015 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid2224
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Škriljak, Mateja
|9 37048
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Računalna analiza EEG signala za medicinsku dijagnostiku :
|b završni rad /
|c Mateja Škriljak ; [mentor Sven Lončarić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Computer-based analysis of EEG signals for medical diagnostics
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b M. Škriljak,
|c 2015.
|
| 300 |
|
|
|a 30 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b preddiplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2015-06-12, datum završetka: 2015-07-13
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Snimanje elektroencefalografskih (EEG) signala ima važnu ulogu za dijagnostiku u medicini. Proučeni su načini snimanja te metode za analizu EEG signala. U radu je razvijena metoda za izlučivanje značajki EEG signala koja omogućuje razlikovanje signala dobivenih mjerenjem dvaju skupina pacijenata. Ispitana je upotrebljivost značajki u spektralnoj domeni te drugih značajki korisnih za razlikovanje skupina pacijenata. Značajke su primijenjene na dva modela klasifikacije.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Electroencephalography (EEG) plays an important role in medical diagnosis. Recording mechanisms and analysis procedures are studied. A method for EEG signal feature extraction is developed and applied to a classification problem. Signal features are extracted in both time and frequency domain. Features are evaluated and applied to two classification models.
|
| 653 |
|
1 |
|a EEG
|a PSD
|a neuronske mreže
|a SVM
|
| 653 |
|
1 |
|a EEG
|a PSD
|a neural networks
|a SVM
|
| 700 |
1 |
|
|a Lončarić, Sven
|4 ths
|9 5663
|
| 942 |
|
|
|c Z
|2 udc
|
| 999 |
|
|
|c 46213
|d 46213
|