prikaz prve stranice dokumenta Koherencija kao značajka signala EEG-a za klasifikaciju afektivnih poremećaja
Rad nije dostupan
završni rad
Koherencija kao značajka signala EEG-a za klasifikaciju afektivnih poremećaja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:119494
Fanton, Paula
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Fanton, P. (2024). Koherencija kao značajka signala EEG-a za klasifikaciju afektivnih poremećaja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:119494

Fanton, Paula. "Koherencija kao značajka signala EEG-a za klasifikaciju afektivnih poremećaja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:119494

Fanton, Paula. "Koherencija kao značajka signala EEG-a za klasifikaciju afektivnih poremećaja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:119494

Fanton, P. (2024). 'Koherencija kao značajka signala EEG-a za klasifikaciju afektivnih poremećaja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 08.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:119494

Fanton P. Koherencija kao značajka signala EEG-a za klasifikaciju afektivnih poremećaja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 08.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:119494

P. Fanton, "Koherencija kao značajka signala EEG-a za klasifikaciju afektivnih poremećaja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:119494

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:119494
Podaci o radu
NaslovKoherencija kao značajka signala EEG-a za klasifikaciju afektivnih poremećaja
Naslov (engleski)Coherence as an EEG Feature for Classification of Affective Disorders
AutorPaula Fanton
MentorMario Cifrek (mentor)
Član povjerenstvaMario Cifrek (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaEda Jovičić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLuka Klaić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-02-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu analizira se baza podataka signala EEG-a s označenim dijagnozama afektivnih poremećaja. Cilj je klasificirati EEG podatke na temelju značajki koherencije kao mjere funkcionalne povezanosti neurona. Na početku rada teoretski su objašnjeni afektivni poremećaji, EEG i predobradba signala. Potom su objašnjene značajke koherecije i postupak izdvajanja značajki. Slijedi objašnjenje metoda strojnog učenja. Na kraju je proveden postupak klasifikacije EEG snimki metodama strojnog učenja na temelju izdvojenih značajki.
Sažetak (engleski)
This paper analyses a database of EEG signals with labelled diagnoses of affective disorders. The aim is to classify EEG data based on coherence features as a measure of functional connectivity between neurons. The paper begins with a theoretical explanation of affective disorders, EEG, and signal preprocessing. Then, coherence features and the feature extraction process are explained. Next, machine learning methods are described. Finally, a classification procedure of EEG recordings using machine learning methods based on the extracted features is conducted.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:119494
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-03-28 07:46:14