![](/images/graphics-bg.png)
Dynamic Principal Component Analysis with Nonoverlapping Moving Window and Its Applications to Epileptic EEG Classification
المؤلفون المشاركون
Krishnan, Sridhar
Xie, Shengkun
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-01-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Classification of electroencephalography (EEG) is the most useful diagnostic and monitoring procedure for epilepsy study.
A reliable algorithm that can be easily implemented is the key to this procedure.
In this paper a novel signal feature extraction method based on dynamic principal component analysis and nonoverlapping moving window is proposed.
Along with this new technique, two detection methods based on extracted sparse features are applied to deal with signal classification.
The obtained results demonstrated that our proposed methodologies are able to differentiate EEGs from controls and interictal for epilepsy diagnosis and to separate EEGs from interictal and ictal for seizure detection.
Our approach yields high classification accuracy for both single-channel short-term EEGs and multichannel long-term EEGs.
The classification performance of the method is also compared with other state-of-the-art techniques on the same datasets and the effect of signal variability on the presented methods is also studied.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xie, Shengkun& Krishnan, Sridhar. 2014. Dynamic Principal Component Analysis with Nonoverlapping Moving Window and Its Applications to Epileptic EEG Classification. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049560
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xie, Shengkun& Krishnan, Sridhar. Dynamic Principal Component Analysis with Nonoverlapping Moving Window and Its Applications to Epileptic EEG Classification. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049560
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xie, Shengkun& Krishnan, Sridhar. Dynamic Principal Component Analysis with Nonoverlapping Moving Window and Its Applications to Epileptic EEG Classification. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049560
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049560
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)