000			02173nam a22002657a 4500
003			MX-MeUAM
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040			_bspa _dMX-MeUAM
041	0		_heng
050		4	_aR857.B54 _bS82 2019
100	1		_931124 _aSubasi, Abdulhamit _eaut.
245	1	0	_aPractical guide for biomedical signals analysis using machine learning techniques : _ba MATLAB® based approach / _cAbdulhamit Subasi.
250			_a1st ed.
260			_aSan Diego, California : _bElsevier, _c2019.
300			_axi, 443 p. : _bil. ; _c28 cm.
504			_aIncluye referencias bibliográficas e índice.
520			_aUna 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.
546			_8Inglés.
650		4	_2lemb _aBiosensores.
650		4	_2lemb _ainteligencia artificial _xAplicaciones médicas.
650		4	_2lemb _aProcesamiento de señales _xTécnicas digitales.
942			_cLIBRO
999			_c258499 _d258498