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lyap_r
- 计算癫痫脑电非线性动力学之一的lyapunov指数-calculated EEG epilepsy nonlinear dynamics, one of the lyapunov index
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- 癫痫脑电数据的小波分解，对数据进行离散小波变换-Epileptic EEG data decomposition, discrete wavelet transform on the data
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- 短时傅里叶变换STFT，对脑电癫痫数据的三维显示-Short time Fourier transform STFT, the data on the three-dimensional display of Epilepsy
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- 广义回归神经网络GRNN用于对癫痫发作的分类，包括RBF-Generalized regression neural network GRNN for the classification of epileptic seizures, including the RBF
Epileptic-EEG-
- 癫痫脑电时频分析 癫痫脑电数据 正常脑电数据-Epileptic EEG Time-Frequency Analysis of normal EEG of the epileptic EEG data
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- 利用小波变换和样本熵对癫痫脑电进行识别的文章-Recognition article epileptic EEG using wavelet transform and sample entropy
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- 利用ar模型和近似熵方法对癫痫脑电信号进行识别处理-Ar model and approximate entropy method epileptic EEG recognition processing
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- 几篇有关利用ar模型对癫痫脑电信号进行识别的英文文章，比较权威，是参考的好资料-Few articles about the use of ar model of epileptic EEG recognition of English articles, more authoritative reference information
19-lead_simulated_eeg
- 脑电信号的模拟，各种状态的脑电信号,癫痫，正常-EEG simulation, various states of EEG, epilepsy, normal
ARfenxi
- 癫痫和正常脑电的AR模型、AR谱及特征比较（附部分代码）-Epilepsy and AR model, AR spectrum and normal eeg feature comparison (with part of the code)
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基于功率谱及有限穿越可视图的癫痫脑算法
- lpvg有限穿越可视图在脑癫痫信号方面的应用举例(Application of lpvg finite traversing view in brain epileptic signal)
6种类型癫痫活动与控制
- 运用NMM模型来产生6种不同的癫痫数据输出(Generate the data of epilepsy)
α节律与癫痫活动控制
- 运用NMM模型来产生不同的α节律数据，并考虑运用不同的方法进行控制(The NMM model is used to generate different epileptic data and to consider different methods for control)
UKF估计与其他控制结合
- 将UKF估计与癫痫控制相结合，实现参数的直观响应(The UKF estimation is combined with the epilepsy control to realize the intuitive response of the parameters)
基于HHT-ELM特征提取的癫痫发作预报
- 关于对癫痫脑电信号分析的程序、AR模型程序(About epileptic EEG analysis program, AR model program)
基于MPC和PDELM的癫痫发作预报
- 关于对癫痫脑电信号分析的程序、HHT模型程序(About epileptic EEG analysis program, AR model program)
基于MPC和RVM的癫痫发作预报
- 关于对癫痫脑电信号分析的程序、MPC模型程序(About epileptic EEG analysis program, AR model program)
波恩癫痫脑电
- 伯恩脑电癫痫数据集，包含五个数据，每个数组有100 个数据。(Bonn EEGdatasets,include 5 sets which has 100 subsets,and every subsets includes 4097 points.)