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Analysis of EEG data using a geometric-based ICA algorithm

Bauer, Ch. und Alvarez, M. R. und Lang, Elmar W. und Puntonet, C. G. (2000) Analysis of EEG data using a geometric-based ICA algorithm. Verhandlungen der Deutschen Physikalischen Gesellschaft. Reihe 6 35, S. 485.

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Zusammenfassung

Electroencephalographic (EEG) signals are used as a non-invasive clinical tool for the diagnosis and treatment of brain deaseases. However, they are often disturbed by artifacts which limit the possibility to interpret the data. Independent Component Analysis (ICA) is able to recover n independent sources [s\vec](t) which are linearly mixed by an unknown mixing process [x\vec](t) = A [s\vec](t). ...

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Dokumentenart:Artikel
Datum:2000
Zusätzliche Informationen (Öffentlich):Refereed Extended Abstract
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 570 Biowissenschaften, Biologie
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Unbekannt / Keine Angabe
Eingebracht am:23 Sep 2010 07:13
Zuletzt geändert:23 Sep 2010 07:13
Dokumenten-ID:16716
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