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.
| 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; Müdigkeitserkennung; EEG; Schlafanalyse |
| First Page: | S22 |
| Last Page: | S23 |
| Note: | Volltextzugriff für Angehörige der Hochschule Konstanz möglich |
| Institutes: | Fakultät Informatik |
| Relevance: | Sonstige Publikation |
| Open Access?: | Nein |
| Licence (German): |  Urheberrechtlich geschützt |
