Детальная информация

Название: Обработка сигналов электроэнцефалограммы двигательной активности мозга с помощью (ICA) и моделирования динамического взаимодействия между ЭЭГ – сигналами: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.04.03_02 «Механика и математическое моделирование (международная образовательная программа)»
Авторы: Дайбун Сахель Абделуалид
Научный руководитель: Бабенков Михаил Борисович
Другие авторы: Станкевич Лев Александрович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2021
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Моделирование; Биомеханика; Электрические сигналы — Обработка; электроэнцефалограмма; обнаружение движения мозга; обработка сигналов; анализ данных; electroencephalogram; brain motion detection; signal processing; data analysis
УДК: 577.353; 621.391
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Магистратура
Код специальности ФГОС: 01.04.03
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-2885
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\15702

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Тема этой диссертации классифицируется как исследовательский проект, работа, которая будет представлена и обсуждена в этой научной статье, даст введение и экспериментальное исследование в области исследований электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Эта тема исследования была задана в направлении изучения деятельности мозга с целью извлечения двигательной активности коры головного мозга и внедрения их в исследования развития биомеханики. Во время наших исследований мы будем иметь дело со сложностями активности волн электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и покажем, как она работает и как реагирует на окружающую среду. В этой научной статье мы будем шаг за шагом раскрывать нашу мозговую деятельность, и для лучшего понимания того, как она работает, мы будем использовать различные инструменты и алгоритмы, методы, которые способны справиться с этим уровнем сложности классификации и обработки мозговых волн.

The topic of this thesis is classified as a research project, the work that will be presented and discussed in this scientific paper will give an introduction and an experimental study upon the field of electroencephalogram (EEG) researches. This research topic was set in the direction of exploring the activities of the brain in order to extract the motor cortex brain activities and implement them in the biomechanics development researches. During our studies, we will deal with the complexities of the electroencephalogram (EEG) waves activities and we will show how it works and how it reacts with the surrounding environment. In this scientific paper, we will go step by step discovering our brain activities, and for a better understanding of how it works, we will use different tools and algorithms, methods that are capable to deal with this level of complexity of the brain wave classification and processing.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Внешние организации №2 Все Прочитать
Внешние организации №1 Все
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №2) Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи (не СПбПУ, №1)
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • INTRODUCTION
  • 9.3. Multivariate Autoregressive Modeling
  • 9.3.1. Stationarity And Stability
  • 9.3.2. The Multivariate Least-Squares Estimator

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика