Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "component analysis" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 16
Tytuł:
Wykorzystanie metody PCA i ICA do analizy sygnału EEG w kontekście usuwania zakłóceń
Use of PCA and ICA methods for analysis of EGG signal in context of removal of artefacts
Autorzy:
Paszkiel, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/154789.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
analiza artefaktów
analiza składowych głównych
analiza składowych niezależnych
EEG
analysis of artefacts
principal component analysis
independent component analysis
Opis:
W artykule przedstawiono metodę PCA (ang. Principal Component Analysis) oraz ICA (ang. Independent Component Analysis), jako narzędzia pomocne w procesie eliminacji artefaktów z sygnału elektroencefalograficznego. Proces rejestracji sygnału elektroencefalograficznego można zobrazować, jako BSS (ang. Blind Signals Separation). Dzięki temu możliwe jest dokonywanie estymacji nieznanych sygnałów źródłowych oraz ekstrakcji niepożądanych sygnałów zakłócających, w zakresie ich późniejszej eliminacji. W tym celu konieczne jest doskonalenie metod weryfikacji i eliminacji artefaktów z sygnału EEG. W artykule opisano możliwość zastosowania powyższych metod w zakresie sygnału EEG oraz zrealizowane zostało porównanie skuteczności ich działania.
: In the paper there are presented the Principal Component Analysis (PCA) and the Independent Component Analysis (ICA) as useful tools for elimination of artefacts in an electroencephalographic signal. The process of registration of the electroencephalographic signal can be described as BSS - Blind Signals Separation. It is possible to estimate unknown source signals and to extract intrusive disturbing signals in terms of their subsequent elimination. It is necessary to improve the methods of verification and elimination of artefacts from an EEG signal. The Brain Computer Interface (BCI) technology is presented briefly in the first part of the paper. EEG signal characteristics and its acqui-sition with the non-invasive method are described in the second part. Next, there is discussed the possibility of using the PCA and ICA methods in terms of analysis of an EEG signal. Comparison of the effectiveness of these methods is presented as well. A general profile of the EEG signal processing is shown in Fig. 1. An example of use of the infomax algorithm for a real EEG signal is depicted in Fig. 2. Fig. 3 shows an exemplary Event-Related Potential (ERP) of the EEG signal.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2013, R. 59, nr 3, 3; 204-207
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A COMPARATIVE STUDY OF FastICA AND GRADIENT ALGORITHMS FOR STOCK MARKET ANALYSIS
Autorzy:
Nermend, Kesra
Rajihy, Yasen
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/452923.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
independent component analysis
nangaussianity
negentropy
stock market analysis
Opis:
In this paper we proved that a fast fixed point algorithm known as FastICA algorithm depending on maximization the nongaussianity by using the ne-gentropy approach is one of the best algorithm for solving ICA model. We compare this algorithm with Gradient algorithm. The Abu Dhabi Islamic Bank (ADIB) used as illustrative example to evaluate the performance of these two algorithms. Experimental results show that the FastICA algorithm is more robust and faster than Gradient algorithm in stock market analysis.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 1; 142-152
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Quality enhancement of eddy-current-based non-destructive evaluation data through independent component analysis
Autorzy:
Frulloni, E.
Fiori, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1954088.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
neural network applications
eddy current testing
independent component analysis
Opis:
The aim of this paper is to examine the performance of an independent component analysis algorithm based on neural networks applied to the solution of an electrical engineering problem related to non-destructive evaluation of conductive objects. The proposed application is assessed through computer experiments carried out on real-world data, which prove the usefulness of this non-destructive evaluation technique.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2004, 8, 3; 359-375
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of complex-valued functional magnetic resonance imaging data: are we just going through a "phase"?
Autorzy:
Calhoun, V.
Adali, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/201555.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
fMRI
independent component analysis
ICA
phase
complex-valued
brain
Opis:
Functional magnetic resonance imaging (fMRI) data are acquired as a natively complex data set, however for various reasons the phase data is typically discarded. Over the past few years, interest in incorporating the phase information into the analyses has been growing and new methods for modeling and processing the data have been developed. In this paper, we provide an overview of approaches to understand the complex nature of fMRI data and to work with the utilizing the full information, both the magnitude and the phase. We discuss the challenges inherent in trying to utilize the phase data, and provide a selective review with emphasis on work in our group for developing biophysical models, preprocessing methods, and statistical analysis of the fully-complex data. Of special emphasis are the use of data-driven approaches, which are particularly useful as they enable us to identify interesting patterns in the complex-valued data without making strong assumptions about how these changes evolve over time, something which is challenging for magnitude data and even more so for the complex data. Finally, we provide our view of the current state of the art in this area and make suggestions for what is needed to make efficient use of the fully-complex fMRI data.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2012, 60, 3; 371-418
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
CDMA wireless system with blind multiuser detector
Autorzy:
Leong, W. Y.
Homer, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/309140.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
code division multiple access
independent component analysis
blind source separation
Opis:
In this paper we present an approach capable of countering the presence of multiple access interference (MAI) in code division multiple access (CDMA) channels. We develop and implement a blind multiuser detector, based on an independent component analysis (ICA) to mitigate both MAI and noise. This algorithm has been utilized in blind source separation (BSS) of unknown sources from their linear mixtures. It can also be used for estimation of the basis vectors of BSS. The aim is to include an ICA algorithm within a wireless receiver in order to reduce the level of interference in CDMA systems. This blind multiuser detector requires less precise knowledge of the channel than does the conventional single-user receiver. The proposed blind multiuser detector is made robust with respect to imprecise knowledge of the received signature waveforms of the user of interest. Several experiments are performed in order to verify the validity of the proposed learning algorithm.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2006, 1; 69-75
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estimating independent components by mapping onto an orthogonal manifold
Autorzy:
Fiori, S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1933183.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Politechnika Gdańska
Tematy:
independent component analysis
ICA
orthogonal group of matrices
mappings onto manifolds
Opis:
Algorithms for independent component analysis (ICA) based on information-theoretic criteria optimization over differential manifolds have been devised over the last few years. The principles informing their design lead to various classes of learning rules, including the fixed-point and the geodesic-based ones. Such learning algorithms mainly differ by the way in which single learning steps are effected in the neural system's parameter space, i. e. by the action that a connection variable is moved by in the parameter space toward the optimal connection pattern. In the present paper, we introduce a new class of learning algorithms by recalling from the literature on differential geometry the concept of mapping onto manifolds, which provides a general way of acting upon a neural system's connection variable in order to optimize the learning criteria. The numerical behavior of the introduced learning algorithms is illustrated and compared with experiments carried out on mixtures of statistically-independent signals.
Źródło:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk; 2008, 12, 1-2; 105-120
1428-6394
Pojawia się w:
TASK Quarterly. Scientific Bulletin of Academic Computer Centre in Gdansk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ICA-based Single Channel Audio Separation: New Bases and Measures of Distance
Autorzy:
Mika, D.
Kleczkowski, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/177414.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
audio unmixing
blind signal separation
independent component analysis
measures of distance
Opis:
Independent Component Analysis (ICA) can be used for single channel audio separation, if a mixed signal is transformed into time-frequency domain and the resulting matrix of magnitude coefficients is processed by ICA. Previous works used only frequency (spectral) vectors and Kullback-Leibler distance measure for this task. New decomposition bases are proposed: time vectors and time-frequency components. The applicability of several different measures of distance of components are analysed. An algorithm for clustering of components is presented. It was tested on mixes of two and three sounds. The perceptual quality of separation obtained with the measures of distance proposed was evaluated by listening tests, indicating “beta” and “correlation” measures as the most appropriate. The “Euclidean” distance is shown to be appropriate for sounds with varying amplitudes. The perceptual effect of the amount of variance used was also evaluated.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2011, 36, 2; 311-331
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Infrasound Signal Classification Based on ICA and SVM
Autorzy:
Lu, Quanbo
Wang, Meng
Li, Mei
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31339863.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
independent component analysis
fast Fourier transform
support vector machine
infrasound signal
Opis:
A diagnostic technique based on independent component analysis (ICA), fast Fourier transform (FFT), and support vector machine (SVM) is suggested for effectively extracting signal features in infrasound signal monitoring. Firstly, ICA is proposed to separate the source signals of mixed infrasound sources. Secondly, FFT is used to obtain the feature vectors of infrasound signals. Finally, SVM is used to classify the extracted feature vectors. The approach integrates the advantages of ICA in signal separation and FFT to extract the feature vectors. An experiment is conducted to verify the benefits of the proposed approach. The experiment results demonstrate that the classification accuracy is above 98.52% and the run time is only 2.1 seconds. Therefore, the proposed strategy is beneficial in enhancing geophysical monitoring performance.
Źródło:
Archives of Acoustics; 2023, 48, 3; 191-199
0137-5075
Pojawia się w:
Archives of Acoustics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Removing physiological artifacts from the EEG data by algorithms based on differential entropy
Eliminacja artefaktów fizjologicznych z zapisu EEG przez algorytmy stosujące entropię różniczkową
Autorzy:
Górecka, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152185.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
entropia różniczkowa
analiza składowych niezależnych
zapis EEG
differential entropy
independent component analysis
EEG data
Opis:
A new form of the nonlinearity implemented in the ICA approach is presented in the paper. The proposed independent component analysis based on differential entropy can be used for elimination of physiological artifacts from electroencephalographic signals. For verification of the quality of separation of the EEG data, the PI index is proposed. The second measure of accuracy is the normalized kurtosis which can be used in analysis of the simulated EEG data. As it has been proved, the new sigmoid function used in the ICA approach can effectively separate the EEG data.
W artykule przedstawiono nową propozycję nieliniowości - sigmoidalną funkcję algebraiczną, która została zaimplementowana w algorytmie stosującym metodę analizy składowych niezależnych (ang. Independent Component Analysis). Proponowana nowa postać algorytmu wykorzystująca właściwości entropii różniczkowej, może zostać użyta także do separacji a następnie eliminacji wybranych artefaktów fizjologicznych pochodzenia ocznego i mięśniowego zarejestrowanych w zapisach EEG. W celu weryfikacji dokładności separacji sygnałów EEG zaproponowano współczynnik jakości separacji PI (ang. Performance Index). Jako drugą miarę dokładności procesu separacji wybrano wartość znormalizowanej kurtozy, która może być stosowana jedynie w przypadku separacji elektroencefalogramów zarejestrowanych z symulatora EEG. W artykule udowodniono, że użycie nowej funkcji sigmoidalnej w rozszerzonej postaci algorytmu infomax prowadzi do efektywnej separacji sygnałów EEG umożliwiając eliminację wybranych składowych niepożądanych.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 11, 11; 975-977
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
NEUROPSYCHOLOGY AND THE NEUROPHYSIOLOGY OF PERCEPTUAL MICROGENESIS
Autorzy:
Pąchalska, Maria
Góral-Pólrola, Jolanta
Mueller, Andreas
Kropotov, Juri D
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2137785.pdf
Data publikacji:
2017-12-18
Wydawca:
Fundacja Edukacji Medycznej, Promocji Zdrowia, Sztuki i Kultury Ars Medica
Tematy:
microgenetic theory
event related potentials
stages of information flow
ventral visual stream
independent component analysis
Opis:
Perception is one of the psychological operations that can be analyzed from the point of view of microgenetic theory. Our study tests the basic premise of microgenesis theory – the existence of recurrent stages of visual information processing. The event related potentials in two variants of a cued GO/NOGO task (contrasting images of Animals and Plants in the first variant, and contrasting images of Angry and Happy faces in the second variant) were studied during the first 300 ms following stimulus presentation. The independent component analysis was applied to a large collection of ERPs. The functional independent components associated with visual category discrimination, comparison to working memory, action initiation and conflict detection were separated. Information processing in the ventral visual stream (the temporal independent components) occurs at two sequential stages with positive/negative fluctuations of the cortical potential as indexes of the stages. The first stage represents the comparison of the pure physical features of the visual input with the memory trace. The second stage represents the comparison of more sophisticated semantic/emotional features with the working memory. The two stages are the results of interplay between bottom-up and top-down projections in the visual ventral stream.
Źródło:
Acta Neuropsychologica; 2017, 15(4); 365-389
1730-7503
2084-4298
Pojawia się w:
Acta Neuropsychologica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Usuwanie artefaktów z danych EEG przy użyciu analizy składowych niezależnych
Removal of artifacts from EEG data by means of Independent Component Analysis
Autorzy:
Górecka, J.
Kaszyński, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158376.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
ślepa separacja sygnałów
analiza składowych niezależnych (ICA)
sygnały EEG
artefakt
blind signal separation
independent component analysis
EEG data
artifacts
Opis:
Celem przedstawionych wyników badań jest eliminacja wybranych niepożądanych sygnałów przy użyciu analizy składowych niezależnych. W artykule przedstawiono następujące algorytmy BSS (z ang. Blind Signal Separation): HJ oraz Infomax jako narzędzia do separacji i usuwania wybranej grupy artefaktów (mruganie powiek, artefakty mięśniowe) z przebiegów EEG. Jak udowodniono w eksperymentach proponowane algorytmy adaptacyjne mogą efektywnie wykrywać i usuwać wybrane artefakty z przebiegów EEG.
The aim of the performed investigations is to remove selected undesired signals by means of ICA approach. In the paper there are presented the following algorithms BSS (Blind Signal Separation): HJ and Infomax for separation and removal of selected group of artifacts (eye blinks, muscle activity) from EEG recordings. It has been proved in the experiments which are described in the paper that the proposed adaptive algorithms can effectively detect and remove these selected artifacts from EEG recordings.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 12, 12; 827-830
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Separation of abdominal fetal electrocardiograms in twin pregnancy
Autorzy:
Kotas, M.
Jeżewski, J.
Matonia, A.
Kupka, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333491.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
analiza składowych niezależnych
projekcyjne filtrowanie
EKG płodu
monitoring płodu
ciąża bliźniacza
independent component analysis
projective filtering
fetal ECG
fetal monitoring
twin pregnancy
Opis:
A combined application of independent component analysis and projective filtering of the time-aligned ECG beats is proposed to solve the problem of fetal ECG extraction from multi-channel maternal abdominal electric signals. The developed method is employed to process the four-channel abdominal signals recorded during twin pregnancy. The signals are complicated mixtures of the maternal ECG, the ECGs of the fetal twins and noise of other origin. The independent component analysis cannot separate the respective signals, but the proposed combination of the methods allows to suppress the maternal ECG and when the level of noise is low it leads to an effective separation of the twins' signals.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2008, 12; 83-89
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Direct assessment of the fetal heart rate from abdominal composite recordings
Autorzy:
Moslem, B.
Bazzi, O.
Khalaf, J.
Diab, M.O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/334031.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
Fetal heart rate
FHR
Fetal Electrocardiogram
FECG
independent component analysis
ICA
adaptive filtering
tętno płodu
EKG płodu
analiza składowych niezależnych
filtrowanie adaptacyjne
Opis:
In respect to the main goal of our ongoing work for analyzing fetal electrocardiogram (FECG) signals for monitoring the health of the fetus, we investigate in this paper the possibility of extracting the fetal heart rate (FHR) directly from the abdominal composite recordings. Our proposed approach is based on a combination of Independent Component Analysis (ICA) and least mean square (LMS) adaptive filter. The FHR of the estimated FECG signal is finally compared to a reference value extracted from a FECG signal recorded by using a spiral electrode attached directly to the fetal scalp. The experimental results show that FHR can be successfully evaluated directly from the abdominal composite recordings without the need of using any external reference signal.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2013, 22; 143-149
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
O metodach ślepego przetwarzania sygnałów diagnostycznych
About methods the blind processing of diagnostic signals
Autorzy:
Dybała, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/327948.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
ślepe przetwarzanie sygnałów
ślepa separacja sygnałów
analiza składników niezależnych
sieci neuronowe
blind signal processing
blind source separation
independent component analysis
neural networks
Opis:
W artykule przedstawiono metody ślepego przetwarzania sygnałów traktując je jako interesujące sposoby wyodrębniania sygnałów informacyjnych i eliminacji zakłóceń. Zaprezentowano różne modele propagacji i mieszania sygnałów oraz różne metody rekonstrukcji tych sygnałów przy pomocy odpowiednich sieci neuronowych. W końcowej części artykułu omówiono problemy związane z zastosowaniem tych metod w diagnostyce technicznej i przedstawiono pewne modyfikacje i rozszerzenia klasycznego ślepego przetwarzania sygnałów dostosowujące przedstawione podejście do specyfiki diagnozowania obiektów technicznych.
The article presents methods of blind signal processing, which make possible the separation the informative signals and the elimination of disturbances. Different models of propagation and mixing of signals are presented and different methods of reconstruction of source signals with use of neural networks are showed. In last section of article, problems related with application of mentioned methods in technical diagnostics are discussed. Also some modifications and extensions of classical blind signal processing are showed, adapting presented approach to peculiarity of diagnosing of technical objects.
Źródło:
Diagnostyka; 2005, 36; 53-60
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Selected Methods of the Pattern Electroretinogram Signal Analysis
Wybrane metody analizy sygnału Elektroretinogramu wywołanego wzorcem
Autorzy:
Penkala, K.
Rogala, T.
Brykalski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156978.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
analiza sygnałów
elektroretinogram wywołany wzorcem
PERG
analiza statystyczna
ciągła transformata falkowa
sztuczne sieci neuronowe
analiza składowych niezależnych
signal analysis
pattern electroretinogram
statistical analysis
continuous wavelet transform (CWT)
artificial neural networks
independent component analysis
Opis:
In the paper a short review of methods applied for pattern electroretinogram signal analysis is presented. Various possible alternatives for classical method used in medical practice are described. The capabilities and disadvantages of each method as well as relevant results are briefly presented and/or references are cited. The described algorithms are: statistical regression analysis, continuous wavelet transform, discrete wavelet transform, artificial neural networks, principal components analysis and independent component analysis. The aim of the paper is to give a short review of previously taken activity in the field of pattern electroretinogram analysis particularly for diagnostic purposes, and present a guide for possible approaches to be applied for other bioelectrical signals.
W artykule przedstawiono przegląd metod zastosowanych do analizy sygnału elektroretinogramu wywołanego wzorcem. Zaprezentowano szereg możliwych technik alternatywnych w stosunku do procedur używanych w praktyce klinicznej. Przedyskutowano zalety i ograniczenia każdego z algorytmów, przedstawiając pokrótce wyniki doświadczeń lub cytując odpowiednie pozycje literatury. Opisane algorytmy to: statystyczna analiza regresji, ciągła i dyskretna transformata falkowa, sztuczne sieci neuronowe, analiza składowych głównych (PCA) oraz analiza składowych niezależnych (ICA). Celem niniejszego artykuły jest usystematyzowanie wcześniejszych działań autorów w dziedzinie analizy elektroretinogramu wywołanego wzorcem, w szczególności dla potrzeb diagnostyki, oraz zaproponowanie metodologii badań sygnałów bioelektrycznych o podobnym charakterze.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 6, 6; 22-25
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 16

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies