کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6035621 | 1188768 | 2011 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A hierarchical Bayesian approach for learning sparse spatio-temporal decompositions of multichannel EEG
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
علوم اعصاب شناختی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
âºPrecise characterization of the inter-trial amplitude variability. âºSparsity on the source number through sparse Bayesian learning. âºJoint modeling of EEG data from two experimental conditions. âºAnalysis of both simulated and real data demonstrates the efficacy of our approach. âºMany in-depth insights are offered into our methodology.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: NeuroImage - Volume 56, Issue 4, 15 June 2011, Pages 1929-1945
Journal: NeuroImage - Volume 56, Issue 4, 15 June 2011, Pages 1929-1945
نویسندگان
Wei Wu, Zhe Chen, Shangkai Gao, Emery N. Brown,