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Artefaktkorrektur und verfeinerte Metriken für ein EEG-basiertes System zur Müdigkeitserkennung

  • Die Arbeit hat das Ziel, die Müdigkeit des Fahrers zu erkennen. EEG-Signale werden durch einen Algorithmus in Sequenzen eingeteilt und durch ein neuronales Netz klassifiziert.

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Metadaten
Author:Paul Pasler, Ralf SeepoldORCiDGND, Natividad Martínez MadridORCiD
DOI:https://doi.org/10.1007/s11818-019-00223-x
ISSN:1439-054X
ISSN:1432-9123
Parent Title (German):Abstract der 27. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Schlafforschung und Schlafmedizin e. V., „Die innere Uhr“, 07.–09. November 2019, Hamburg (Somnologie, 2019, Vol. 23, Suppl. 1)
Document Type:Other Publications
Language:German
Year of Publication:2019
Release Date:2020/01/08
Tag:Artefaktkorrektur; EEG; Müdigkeitserkennung; Schlafanalyse
First Page:S22
Last Page:S23
Note:
Volltextzugriff für Angehörige der Hochschule Konstanz möglich
Institutes:Fakultät Informatik
Relevance:Sonstige Publikationen
Open Access?:Nein
Licence (English):License LogoLizenzbedingungen Springer