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Weighted Sliding Empirical Mode Decomposition and its application to neuromonitoring data

URN zum Zitieren dieses Dokuments: urn:nbn:de:bvb:355-epub-277836

Zeiler, Angela (2013) Weighted Sliding Empirical Mode Decomposition and its application to neuromonitoring data. Dissertation, Universität Regensburg.

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Zusammenfassung (Englisch)

Empirical Mode Decomposition (EMD) adaptively and locally decomposes time series into a sum of oscillatory modes and a trend. In this thesis an EMD based method is proposed, called weighted Sliding Empirical Mode Decomposition (wSEMD), which, with a reasonable computational effort, extends the application area of EMD to a true online analysis of time series comprising a huge amount of data if ...

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Übersetzung der Zusammenfassung (Deutsch)

Empirical Mode Decomposition (EMD) zerlegt Zeitreihen anwendungsorientiert und lokal in eine Anzahl von oszillierenden Komponenten und einen Trend. In dieser Dissertation wird eine EMD basierte Methode vorgeschlagen, genannt weighted Sliding Empirical Mode Decomposition (wSEMD), die, mit angemessenem Rechenaufwand, den Anwendungsbereich von EMD auf eine online Analyse für Zeitreihen erweitert, ...

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Dokumentenart:Hochschulschrift der Universität Regensburg (Dissertation)
Datum:2013
Begutachter (Erstgutachter):Prof. Dr. Elmar W. Lang und Prof. Dr. Alexander Brawanski und Prof. Dr. Thomas Niehaus
Tag der Prüfung:11 März 2013
Institutionen:Biologie und Vorklinische Medizin > Institut für Biophysik und physikalische Biochemie > Prof. Dr. Elmar Lang
Themenverbund:Nicht ausgewählt
Stichwörter / Keywords:Empirical Mode Decomposition, neuromonitoring, time series analysis, online analysis, EMD
Dewey-Dezimal-Klassifikation:500 Naturwissenschaften und Mathematik > 530 Physik
Status:Veröffentlicht
Begutachtet:Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:Ja
Eingebracht am:14 Mrz 2013 15:46
Zuletzt geändert:08 Mrz 2017 08:36
Dokumenten-ID:27783
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