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Automatic sleep stages classification using EEG entropy features and unsupervised pattern analysis techniques

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Automatic sleep stages classification using EEG entropy features and unsupervised pattern analysis techniques

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Rodríguez-Sotelo, JL.; Osorio-Forero, A.; Jiménez-Rodríguez, A.; Cuesta Frau, D.; Cirugeda Roldán, EM.; Peluffo, D. (2014). Automatic sleep stages classification using EEG entropy features and unsupervised pattern analysis techniques. Entropy. 16(12):6573-6589. doi:10.3390/e16126573.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/52087

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Metadatos del ítem

Título: Automatic sleep stages classification using EEG entropy features and unsupervised pattern analysis techniques
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto Universitario Mixto Tecnológico de Informática - Institut Universitari Mixt Tecnològic d'Informàtica
Universitat Politècnica de València. Departamento de Informática de Sistemas y Computadores - Departament d'Informàtica de Sistemes i Computadors
Fecha difusión:
Resumen:
Sleep is a growing area of research interest in medicine and neuroscience. Actually, one major concern is to find a correlation between several physiologic variables and sleep stages. There is a scientific agreement on the ...[+]
Palabras clave: Sleep stages , Feature extraction , Signal entropy , Feature selection , Relevance analysis , Q-alpha , Clustering
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Entropy. (issn: 1099-4300 )
DOI: 10.3390/e16126573
Editorial:
MDPI
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.3390/e16126573
Patrocinador:
Universidad Autonoma de Manizales [328-038]
Spanish Ministry of Science and Innovation [TEC2009-14222]
Tipo: Artículo

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