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Produktbild: Adaptive Processing of Brain Signals

Adaptive Processing of Brain Signals

168,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

15.07.2013

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

472

Maße (L/B/H)

26,6/17,2/0,2 cm

Gewicht

874 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-470-68613-3

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

15.07.2013

Verlag

John Wiley & Sons Inc

Seitenzahl

472

Maße (L/B/H)

26,6/17,2/0,2 cm

Gewicht

874 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-0-470-68613-3

Herstelleradresse

Libri GmbH
Europaallee 1
36244 Bad Hersfeld
DE

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  • Produktbild: Adaptive Processing of Brain Signals
  • Preface xiii
     
    1 Brain Signals, Their Generation, Acquisition and Properties 1
     
    1.1 Introduction 1
     
    1.2 Historical Review of the Brain 1
     
    1.3 Neural Activities 5
     
    1.4 Action Potentials 5
     
    1.5 EEG Generation 8
     
    1.6 Brain Rhythms 10
     
    1.7 EEG Recording and Measurement 14
     
    1.8 Abnormal EEG Patterns 19
     
    1.9 Aging 22
     
    1.10 Mental Disorders 23
     
    1.11 Memory and Content Retrieval 30
     
    1.12 MEG Signals and Their Generation 32
     
    1.13 Conclusions 32
     
    References 33
     
    2 Fundamentals of EEG Signal Processing 37
     
    2.1 Introduction 37
     
    2.2 Nonlinearity of the Medium 38
     
    2.3 Nonstationarity 39
     
    2.4 Signal Segmentation 40
     
    2.5 Other Properties of Brain Signals 43
     
    2.6 Conclusions 44
     
    References 44
     
    3 EEG Signal Modelling 45
     
    3.1 Physiological Modelling of EEG Generation 45
     
    3.2 Mathematical Models 54
     
    3.3 Generating EEG Signals Based on Modelling the Neuronal Activities 61
     
    3.4 Electronic Models 64
     
    3.5 Dynamic Modelling of the Neuron Action Potential Threshold 68
     
    3.6 Conclusions 68
     
    References 68
     
    4 Signal Transforms and Joint Time-Frequency Analysis 72
     
    4.1 Introduction 72
     
    4.2 Parametric Spectrum Estimation and Z-Transform 73
     
    4.3 Time-Frequency Domain Transforms 74
     
    4.4 Ambiguity Function and the Wigner-Ville Distribution 82
     
    4.5 Hermite Transform 85
     
    4.6 Conclusions 88
     
    References 88
     
    5 Chaos and Dynamical Analysis 90
     
    5.1 Entropy 91
     
    5.2 Kolmogorov Entropy 91
     
    5.3 Lyapunov Exponents 92
     
    5.4 Plotting the Attractor Dimensions from Time Series 93
     
    5.5 Estimation of Lyapunov Exponents from Time Series 94
     
    5.6 Approximate Entropy 98
     
    5.7 Using Prediction Order 98
     
    5.8 Conclusions 99
     
    References 100
     
    6 Classification and Clustering of Brain Signals 101
     
    6.1 Introduction 101
     
    6.2 Linear Discriminant Analysis 102
     
    6.3 Support Vector Machines 103
     
    6.4 k-Means Algorithm 109
     
    6.5 Common Spatial Patterns 112
     
    6.6 Conclusions 115
     
    References 116
     
    7 Blind and Semi-Blind Source Separation 118
     
    7.1 Introduction 118
     
    7.2 Singular Spectrum Analysis 119
     
    7.3 Independent Component Analysis 121
     
    7.4 Instantaneous BSS 125
     
    7.5 Convolutive BSS 130
     
    7.6 Sparse Component Analysis 133
     
    7.7 Nonlinear BSS 134
     
    7.8 Constrained BSS 135
     
    7.9 Application of Constrained BSS; Example 136
     
    7.10 Nonstationary BSS 137
     
    7.11 Tensor Factorization for Underdetermined Source Separation 151
     
    7.12 Tensor Factorization for Separation of Convolutive Mixtures in the Time Domain 153
     
    7.13 Separation of Correlated Sources via Tensor Factorization 153
     
    7.14 Conclusions 154
     
    References 154
     
    8 Connectivity of Brain Regions 159
     
    8.1 Introduction 159
     
    8.2 Connectivity Through Coherency 161
     
    8.3 Phase-Slope Index 163
     
    8.4 Multivariate Directionality Estimation 163
     
    8.5 Modelling the Connectivity by Structural Equation Modelling 166
     
    8.6 EEG Hyper-Scanning and Inter-Subject Connectivity 168
     
    8.7 State-Space Model for Estimation of Cortical Interactions 173
     
    8.8 Application of Adaptive Filters 175
     
    8.9 Tensor Factorization Approach 182
     
    8.10 Conclusions 184
     
    References 185
     
    9 Detection