Книга "EEG Signal Processing and Machine Learning" от автора Saeid Saneii предлагает читателям изучение передовых методов в области исследований электроэнцефалограммы и искусственного интеллекта, которые обсуждаются в ведущем поле.
В обновленном издании второй редакции книги предлагаются всеобъемлющее и полное исследование новых методов и результатов в исследованиях электроэнцефаграммы в таких областях, как анализ, обработка и принятие решений о различных состояниях мозга, отклонениях и заболеваниях с использованием передовых методов обработки сигналов и машинного обучения. Содержание материала существенно увеличено по сравнению с первой редакцией и по-прежнему включает то, что сделало первую редакцию настолько популярной, но содержит более 50 % нового материала. Авторами добавлены новые материалы по тензорам для анализа ЭЭГ и комбинированию датчиков, а также новые главы по умственной усталости, сну, судорогам, заболеваниям, связанным с развитием мозга, интерфейсам мозг-компьютер (BCI), психическим расстройствам.
Электронная Книга «EEG Signal Processing and Machine Learning» написана автором Saeid Sanei в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781119386933
Описание книги от Saeid Sanei
Explore cutting edge techniques at the forefront of electroencephalogram research and artificial intelligence from leading voices in the field The newly revised Second Edition of EEG Signal Processing and Machine Learning delivers an inclusive and thorough exploration of new techniques and outcomes in electroencephalogram (EEG) research in the areas of analysis, processing, and decision making about a variety of brain states, abnormalities, and disorders using advanced signal processing and machine learning techniques. The book content is substantially increased upon that of the first edition and, while it retains what made the first edition so popular, is composed of more than 50% new material. The distinguished authors have included new material on tensors for EEG analysis and sensor fusion, as well as new chapters on mental fatigue, sleep, seizure, neurodevelopmental diseases, BCI, and psychiatric abnormalities. In addition to including a comprehensive chapter on machine learning, machine learning applications have been added to almost all the chapters. Moreover, multimodal brain screening, such as EEG-fMRI, and brain connectivity have been included as two new chapters in this new edition. Readers will also benefit from the inclusion of: A thorough introduction to EEGs, including neural activities, action potentials, EEG generation, brain rhythms, and EEG recording and measurement An exploration of brain waves, including their generation, recording, and instrumentation, including abnormal EEG patterns and the effects of ageing and mental disorders A treatment of mathematical models for normal and abnormal EEGs Discussions of the fundamentals of EEG signal processing, including statistical properties, linear and nonlinear systems, frequency domain approaches, tensor factorization, diffusion adaptive filtering, deep neural networks, and complex-valued signal processing Perfect for biomedical engineers, neuroscientists, neurophysiologists, psychiatrists, engineers, and students and researchers in the above areas, the Second Edition of EEG Signal Processing and Machine Learning will also earn a place in the libraries of undergraduate and postgraduate Biomedical Engineering and Neuroscience, including Epileptology, students.
