Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (4) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Gaidar V$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 3 Представлено документи з 1 до 3 |
|||
| 1. | 
Gaidar V. Removal EMG and EOG artifacts from EEG signal [Електронний ресурс] / V. Gaidar, S. Radchenko, O. Sudakov // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Радіофізика та електроніка. - 2014. - Вип. 1-2. - С. 19-21. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKNU_Rte_2014_1-2_7 Однією з основних проблем у разі аналізу електроенцефалограм є артефакти: електроміограми і електроокулограми. Розглянуто методи видалення основані на методі сліпого розділення джерел (BSS) із використанням статистики другого порядку (SOBI). Застосовано модифікований алгоритм SOBI з підбором асимптотично оптимальних вагових коефіцієнтів (WASOBI). | ||
| 2. |
Gaidar O. Enviromental impact assessment of operation of positron emission tomography center [Електронний ресурс] / O. Gaidar, V. Tryshyn, O. Pavlenko I. Svarichevska, V. Gaidar // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Радіофізика та електроніка. - 2014. - Вип. 1-2. - С. 21-24. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKNU_Rte_2014_1-2_8 | ||
| 3. | 
Gaidar V. O. Statistical sampling and feature selection for epilepsy pattern recognition [Електронний ресурс] / V. O. Gaidar, O. O. Sudakov // Доповіді Національної академії наук України. - 2020. - № 4. - С. 53-56. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/dnanu_2020_4_9 Епілепсія - одне з найпоширеніших неврологічних захворювань, яке має широкий спектр когнітивних і соціальних проявів. У ході дослідження застосовано методи виділення та відбору статистичних ознак інтракраніального електроенцефалографічного сигналу для виявлення епілептичної активності та її ранньої діагностики. Запропонований підхід базується на застосуванні дискретного вейвлет-перетворення та методах обробки сигналів для створення вектора ознак. Метод головних компонент і метод опорних векторів використано для зменшення розмірності вектора ознак та бінарної класифікації. За результатами роботи вектор із тринадцяти компонент було зменшено до вектора з п'яти компонент зі збереженням специфічності та чутливості класифікації. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |