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Feature extraction and similarity of movement detection during sleep, based on higher order spectra and entropy of the actigraphy signal: Results of the Hispanic Community Health Study/Study of Latinos

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Feature extraction and similarity of movement detection during sleep, based on higher order spectra and entropy of the actigraphy signal: Results of the Hispanic Community Health Study/Study of Latinos

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Iglesias-Martinez, ME.; Garcia-Gomez, JM.; Sáez Silvestre, C.; Fernández De Córdoba, P.; Conejero, JA. (2018). Feature extraction and similarity of movement detection during sleep, based on higher order spectra and entropy of the actigraphy signal: Results of the Hispanic Community Health Study/Study of Latinos. Sensors. 18(12):4310-1-4310-17. https://doi.org/10.3390/s18124310

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/122927

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Nombre: sensors-18-04310.pdf
Tamaño: 7.416Mb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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Metadatos del ítem

Título: Feature extraction and similarity of movement detection during sleep, based on higher order spectra and entropy of the actigraphy signal: Results of the Hispanic Community Health Study/Study of Latinos
Autor: Iglesias-Martinez, Miguel Enrique Garcia-Gomez, Juan M Sáez Silvestre, Carlos Fernández de Córdoba, Pedro Conejero, J. Alberto
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Física Aplicada - Departament de Física Aplicada
Universitat Politècnica de València. Departamento de Matemática Aplicada - Departament de Matemàtica Aplicada
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] The aim of this work was to develop a new unsupervised exploratory method of characterizing feature extraction and detecting similarity of movement during sleep through actigraphy signals. We here propose some algorithms, ...[+]
Palabras clave: Actigraphy , Bispectrum , Entropy , Feature extraction
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Sensors. (eissn: 1424-8220 )
DOI: 10.3390/s18124310
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/s18124310
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/EC/H2020/727560/EU/Collective wisdom driving public health policies/
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//MTM2016-75963-P/ES/DINAMICA DE OPERADORES/
info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//DPI2016-80054-R/ES/BIOMARCADORES DINAMICOS BASADOS EN FIRMAS TISULARES MULTIPARAMETRICAS PARA EL SEGUIMIENTO Y EVALUACION DE LA RESPUESTA A TRATAMIENTO DE PACIENTES CON GLIOBLASTOMA Y CANCER DE/
Agradecimientos:
Funding for this study was provided by the authors' departments. J.A.C. acknowledges support from the Ministerio de Economia, Industria y Competitividad, Grant MTM2016-75963-P. J.M.G.-G. y C.S. Ministerio de Ciencia ...[+]
Tipo: Artículo

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