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J-GLOBAL ID：201702227493913974   整理番号：17A1776692

脳波解析のための条件付き線形ランダムプロセスとランダム係数自己回帰モデル【Powered by NICT】

Conditional linear random process and random coefficient autoregressive model for EEG analysis

著者 (1件)： Fryz Mykhailo (Computer Science Department, Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ternopil, Ukraine)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： UKRCON  ページ： 305-309  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 論文では脳波(EEG)信号の新しい数学モデルを条件付き線形確率過程(CLRP)の形で正当化された。モデルは脳電気的活性の生物物理学的性質から導いた。ランダム係数自己回帰(RCA)モデル(離散時間CLRPクラスのメンバーとしての)はEEG信号処理に適用した。特別な統計的検定を用いて,RCAモデルは,一定係数を持つ自己回帰より与えられたEEGデータのためのより適切である,特にてんかん患者からの異分散EEGのことが示されている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *確率過程 ,  患者 ,  *線形性 ,  数学モデル ,  *自己回帰モデル ,  てんかん ,  *脳波
準シソーラス用語： 統計的検定 ,  脳波信号 ,  *自己回帰 ,  *脳波解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脳波解析 ,  線形 ,  ランダムプロセス ,  係数 ,  自己回帰モデル