Practical guide for biomedical signals analysis using machine learning techniques : a MATLAB® based approach /
Subasi, Abdulhamit
Practical guide for biomedical signals analysis using machine learning techniques : a MATLAB® based approach / Abdulhamit Subasi. - 1st ed. - San Diego, California : Elsevier, 2019. - xi, 443 p. : il. ; 28 cm.
Incluye referencias bibliográficas e índice.
Una guía práctica para el análisis de señales biomédicas utilizando técnicas de aprendizaje automático: un enfoque basado en MATLAB presenta cómo el aprendizaje automático y los métodos de procesamiento de señales biomédicas se pueden utilizar en el análisis de señales biomédicas. Se describen de forma práctica y completa diferentes aplicaciones de aprendizaje automático en el análisis de señales biomédicas, incluidas aquellas para electrocardiograma, electroencefalograma y electromiograma, lo que ayuda a los lectores con conocimientos limitados. Las secciones cubren señales biomédicas y técnicas de aprendizaje automático, señales biomédicas, como electroencefalograma (EEG), electromiograma (EMG) y electrocardiograma (ECG), diferentes técnicas de procesamiento de señales, eliminación de ruido de señales, extracción de características y técnicas de reducción de dimensiones, como PCA. , ICA, KPCA, MSPCA, medidas de entropía y otras medidas estadísticas, y más. Este libro es una fuente valiosa para bioinformáticos, médicos y otros miembros del campo biomédico que necesitan un recurso convincente sobre las técnicas de aprendizaje automático más recientes y prometedoras para el análisis de señales biomédicas.
9780128174449
Biosensores.
inteligencia artificial--Aplicaciones médicas.
Procesamiento de señales--Técnicas digitales.
R857.B54 / S82 2019
Practical guide for biomedical signals analysis using machine learning techniques : a MATLAB® based approach / Abdulhamit Subasi. - 1st ed. - San Diego, California : Elsevier, 2019. - xi, 443 p. : il. ; 28 cm.
Incluye referencias bibliográficas e índice.
Una guía práctica para el análisis de señales biomédicas utilizando técnicas de aprendizaje automático: un enfoque basado en MATLAB presenta cómo el aprendizaje automático y los métodos de procesamiento de señales biomédicas se pueden utilizar en el análisis de señales biomédicas. Se describen de forma práctica y completa diferentes aplicaciones de aprendizaje automático en el análisis de señales biomédicas, incluidas aquellas para electrocardiograma, electroencefalograma y electromiograma, lo que ayuda a los lectores con conocimientos limitados. Las secciones cubren señales biomédicas y técnicas de aprendizaje automático, señales biomédicas, como electroencefalograma (EEG), electromiograma (EMG) y electrocardiograma (ECG), diferentes técnicas de procesamiento de señales, eliminación de ruido de señales, extracción de características y técnicas de reducción de dimensiones, como PCA. , ICA, KPCA, MSPCA, medidas de entropía y otras medidas estadísticas, y más. Este libro es una fuente valiosa para bioinformáticos, médicos y otros miembros del campo biomédico que necesitan un recurso convincente sobre las técnicas de aprendizaje automático más recientes y prometedoras para el análisis de señales biomédicas.
9780128174449
Biosensores.
inteligencia artificial--Aplicaciones médicas.
Procesamiento de señales--Técnicas digitales.
R857.B54 / S82 2019
