کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10322399 | 660859 | 2012 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Use of principal component analysis for automatic classification of epileptic EEG activities in wavelet framework
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
⺠We present a novel automatic technique for epileptic EEG classification into the normal, interictal, and ictal activities. ⺠We use eigenvalues extracted from wavelet coefficients as features. ⺠Several supervised learning based classifiers were trained using selected features. ⺠We demonstrate that our proposed technique can yield 99% classification accuracy.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 39, Issue 10, August 2012, Pages 9072-9078
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 39, Issue 10, August 2012, Pages 9072-9078
نویسندگان
U. Rajendra Acharya, S. Vinitha Sree, Ang Peng Chuan Alvin, Jasjit S. Suri,