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文献
J-GLOBAL ID:201702245762641747   整理番号:17A1386477

非定常信号の改善された分類と解析のための時間-周波数画像特徴集合の性能評価:新生児EEG発作検出への応用【Powered by NICT】

Performance evaluation of time-frequency image feature sets for improved classification and analysis of non-stationary signals: Application to newborn EEG seizure detection
著者 (5件):
Boashash Boualem
(Department of Electrical Engineering, Qatar University, PO Box 2713, Doha, Qatar)
Boashash Boualem
(Center for Clinical Research, The University of Queensland, Brisbane, Australia)
Barki Hichem
(Department of Electrical Engineering, Qatar University, PO Box 2713, Doha, Qatar)
Barki Hichem
(Siemens WLL, Innovation Center, Qatar Science and Technology Park, PO Box 21757, Doha, Qatar)
Ouelha Samir
(Department of Electrical Engineering, Qatar University, PO Box 2713, Doha, Qatar)

資料名:
Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)

巻: 132  ページ: 188-203  発行年: 2017年 
JST資料番号: T0426A  ISSN: 0950-7051  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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