Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска
Область поиска
в найденном
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткий полный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>S=ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР<.>)
Общее количество найденных документов : 87
Показаны документы с 1 по 20
 1-20    21-40   41-60   61-80   81-87 
1.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.09-04А3.688

Автор(ы) : Wang, Tao, He, Bin
Заглавие : An efficient rhythmic component expression and weighting synthesis strategy for classifying motor imagery EEG in a brain-computer interface
Источник статьи : J. Neural Eng. - 2004. - Vol. 1, N 1. - С. 1-7
Аннотация: Рассмотрена задача распознавания состояний мозга в ходе выполнения моторных действий для построения эффективных интерфейсов между мозгом и компьютером на основе ЭЭГ. Предложен алгоритм декомпозиции частот и присвоения весов отдельным компонентам для распознавания движений правой и левой руки. Диапазон частот от 5 до 25 Гц разбит на 20 полос. Признаки выделяются на основе анализа оболочки отфильтрованных ЭЭГ. Число признаков снижено до 3 вместо 200 для методов без декомпозиции. Для классификации признаков используются методы линейного дискриминантного анализа. США, Dep. Of Bioeng., Univ. of Illinois at Chicago, IL 60607. Ил. 4. Табл. 1. Библ. 27
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ
ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ
МОТОРНЫЕ ОБРАЗЫ
КЛАССИФИКАЦИЯ
РИТМИЧЕСКИЕ КОМПОНЕНТЫ
СИНТЕЗ ВЕСОВ
ДЕКОМПОЗИЦИЯ ЧАСТОТ
АЛГОРИТМ
ИНТЕРФЕЙСЫ
ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ПОСТРОЕНИЕ
Дата ввода:
2.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.12-04А3.137

Автор(ы) : Shenoy, Pradeep, Krauledat, Matthias, Blankertz, Benjamin, Rao Rejesh P.N., Muller, Klaus-Robert
Заглавие : Towards adaptive classification for BCI
Источник статьи : J. Neural Eng. - 2006. - Vol. 3, N 1. - С. R13-R23
Аннотация: Одна из основных трудностей, возникающих при создании интерфейсов мозг - компьютер на основе анализа электроэнцефалограмм, связана с нестационарностью сигналов. Кроме того, необходимо учитывать различия между начальной калибровкой измерительных инструментов и калибровкой в ходе выполнения операций в режиме реального времени, а также изменения работы мозга пользователя в ходе сеанса работы с компьютером. Предложен метод исследования и визуализации распределений данных для анализа нестационарности. Представлены результаты проведенных численных экспериментов, показывающие возможность адаптивной классификации для нейтрализации эффекта нестационарности. Германия, Computer Sci. Dep., Univ. of Washington, Box 352350, Seattle, WA
ГРНТИ : 34.53.47
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙСЫ
ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
СОЗДАНИЕ
АДАПТИВНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ
Дата ввода:
3.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 13.09-04А3.121

Автор(ы) : Liao, Xiang, Yao, Dezhong, Li, Chaoyi
Заглавие : Transductive SVM for reducing the training effort in BCI
Источник статьи : J. Neural Eng. - 2007. - Vol. 4, N 3. - С. 246-254
Аннотация: Разработан метод повышения скорости обучения интерфейсов мозг - компьютер, основанный на использовании трансдуктивной машины опорных векторов для классификации ЭЭГ. Описан метод обучения на помеченных и непомеченных образцах. При прoведении экспериментов по выполнению различных действий с интерфейсами повышение точности по сравнению с методами на основе традиционных машин опорных векторов составило от 2 до 9%. КНР, Center for Neuroinformatics, School of Lifey Sci. and Technology, Univ. of Electronic Sci. and Technology of China, Chengdu 610054. E-mail:duao@uestc.edu.cn
ГРНТИ : 34.53.47
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ОБУЧЕНИЕ
СНИЖЕНИЕ СЛОЖНОСТИ
ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИЯ
Дата ввода:
4.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 11.11-04А3.497

Автор(ы) : Coyle Shirley M., Ward Tomas E., Markham Charles M.
Заглавие : Brain-computer interface using a simplified functional near-infrared spectroscopy system
Источник статьи : J. Neural Eng. - 2007. - Vol. 4, N 3. - С. 219-226
Аннотация: Интерфейс мозг-компьютер (ИМК) является устройством, позволяющим пользователю связываться с внешними устройствами посредством мыслительных процессов. Инструментом сбора данных для ИМК является спектроскопия ближней ИК области спектра (СБИК) - оптическая техника для измерения локализованной активности коры мозга. Предложена система для исследования функциональности СБИК ИМК системы. Ирландия, Nat. Centre for Sensor Research, Dublin City Univ., Glasnevin, Dublin. E-mail:shirley.coyle@dcu.ie
ГРНТИ : 34.57.23
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
СПЕКТРОСКОПИЯ
БЛИЖНЯЯ ИНФРАКРАСНАЯ ОБЛАСТЬ
МОЗГ
КОРА
АКТИВНОСТЬ
Дата ввода:
5.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 11.08-04А3.32

Автор(ы) : Achtman, Neil, Afshar, Afsheen, Santhanam, Gopal, Yu Byron M., Ryu Stephen I., Shenoy Krishna V.
Заглавие : Free-paced high-performance brain-computer interfaces
Источник статьи : J. Neural Eng. - 2007. - Vol. 4, N 3. - С. 336-347
Аннотация: План активности премоторной коры головного мозга, указывающий конечную точку движения руки пользователя, может быть использован для управления движением курсора на мониторе. Изучены требования к дополнительной информации для систем, основанных на этом принципе. Описаны возможности использования предлагаемого подхода в организации помощи лицам со значительными ограничениями движений, в работе с компьютером через интерфейсы мозг-компьютер. Предложена общая схема построения специализированного протеза. США, Med. Scientist Training Program, School of Medicine, Stanford Univ., Stanford, CA 94305. E-mail:shenoy@stanford.edu
ГРНТИ : 34.55.19
Предметные рубрики: УПРАВЛЕНИЕ ДВИЖЕНИЕМ
ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
Дата ввода:
6.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 11.08-04А3.539

Автор(ы) : Bashashati, Ali, Fatourechi, Mehrdad, Ward Rabab K., Birch Gary E.
Заглавие : A survey of signal processing algorithms in brain-computer interfaces based on electrical brain signals
Источник статьи : J. Neural Eng. - 2007. - Vol. 4, N 2. - С. R32-R57
Аннотация: Предложена классификация методов, используемых для обработки электрических сигналов мозга в интерфейсах мозг-компьютер. Критерии классификации - типы сигналов и выделяемые информативные компоненты, а также используемые алгоритмы обработки и анализа сигналов. Проведено исследование качества работы известных интерфейсов мозг-компьютер на основе электрических сигналов мозга. Определены направления, в которых сосредоточены основные усилия исследователей и разработчиков в настоящее время. Канада, Dep. of Electrical and Computer Engineering, Univ. of British Columbia, 2356 Main Mall, Vancouver V6T1Z4. E-mail:alibs@ece.ubc.ca
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ
АЛГОРИТМ
КЛАССИФИКАЦИЯ
Дата ввода:
7.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 11.11-04А3.595

Автор(ы) : Wei, Qingguo, Wang, Yijun, Gao, Xiaorong, Gao, Shangkai
Заглавие : Amplitude and phase coupling measures for feature extraction in an EEG-based brain-computer interface
Источник статьи : J. Neural Eng. - 2007. - Vol. 4, N 2. - С. 120-129
Аннотация: Рассматривается метод выделения особенностей на основе количественных измерений амплитуды и фазы с помощью нелинейного регрессивного коэф. и значения фазовой синхронизации, соответственно. Два измерения основываются на трех различных методах, определяемых априори нейрофизиологическими знаниями и применяемых к небольшому числу электродов для 6 векторов для классификации. КНР, Dep. of Electronic Engineering, School of Information Engineering, Nanchang Univ., Nanchang. E-mail:gsk-dea@tsinghua.edu.cn
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИЯ
ОБРАБОТКА
ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
Дата ввода:
8.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 12.03-04А3.244

Автор(ы) : Cohen Ethan D.
Заглавие : Prosthetic interfaces with the visual system: Biological issues
Источник статьи : J. Neural Eng. - 2007. - Vol. 4, N 2. - С. R14-R31
Аннотация: Рассмотрена задача построения зрительного протеза для создания интерфейса мозга - компьютер для слепых пользователей. Проведено исследование известных результатов о стимуляции нейронов в сетчатке приматов и зрительной коре. Предложена методика построения стимулов для интерфейсов. Описана принципиальная схема построения массива электродов для генерации стимулов. США, Div. of Physics, Office of Science and Eng, Labs, Center for Devices and Radiological Health, HFZ130, 12725 Twinbrook Pkway, Rockville, MD 20852. E-mail:ethan. cohen@fda.hhs.gov
ГРНТИ : 34.53.47
Предметные рубрики: ОРГАНЫ ЗРЕНИЯ
ПРОТЕЗЫ
ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
КОНСТРУКЦИЯ
Дата ввода:
9.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI24) 12.09-04М3.3

Автор(ы) : Coyle Shirley M., Ward Tomas E., Markham Charles M.
Заглавие : Brain-computer interface using a simplified functional near-infrared spectroscopy system
Источник статьи : J. Neural Eng. - 2007. - Vol. 4, N 3. - С. 219-226
Аннотация: Интерфейс мозг-компьютер (ИМК) является устройством, позволяющим пользователю связываться с внешними устройствами посредством мыслительных процессов. Инструментом сбора данных для ИМК является спектроскопия ближней ИК области спектра (СБИК) - оптическая техника для измерения локализованной активности коры мозга. Предложена система для исследования функциональности СБИК ИМК системы. Ирландия, Nat. Centre for Sensor Research, Dublin City Univ., Glasnevin, Dublin. E-mail:shirley.coyle@dcu.ie
ГРНТИ : 34.39.15
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
СПЕКТРОСКОПИЯ
БЛИЖНЯЯ ИНФРАКРАСНАЯ ОБЛАСТЬ
МОЗГ
КОРА
АКТИВНОСТЬ
Дата ввода:
10.

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 12.03-04А3.239

Автор(ы) : Karlovskiy D.V., Konyshev V.A.
Заглавие : VisualMind framework for brain-computer interface development
Источник статьи : 3 Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering. - Erlangen, 2007. - С. 15-18
Аннотация: Рассмотрены общие принципы построения интерфейса мозг - компьютер как для лиц с ограниченными возможностями движений, так и для здоровых пользователей. Предложен общий подход к разработке интерфейса мозга с компьютером с учетом специфики применения, основанный на Visual Mind. Россия, Moscow State Institute f Electronics Technology. E-mail:karlov@skiy@yandex.ru. Ил.3. Библ. 7
ГРНТИ : 34.53.47
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ПРИНЦИП ПОСТРОЕНИЯ
Дата ввода:
11.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 12.03-04А3.242

Автор(ы) : Bashashati, Ali, Mason Steve G., Borisoff Jaimie F., Ward Rabad K., Birch Gary E.
Заглавие : A comparative study on generating training-data for self-paced brain interfaces
Источник статьи : IEEE Trans. Neural Syst. and Rehabil. Eng. - 2007. - Vol. 15, N 1. - С. 59-66
Аннотация: Сравнивали различные методы обучения как средства адаптации в интерфейсах компьютера с мозгом для пользователей с ограниченными двигательными возможностями. Рассмотрены 3 методы генерации обучающих выборок. Представлены результаты проведенного анализа электроэнцефалограмм 8 субъектов. Показано, что правильный выбор метода повышает точность интерпретации намерений пользователей с 50,8%-58,4% до примерно 62%. Канада, Electrical and Computer Eng. Dep., Univ. of British Columbia, Vacocouver, BC V6T 1Z4. E-mail:alibs@ece.ubc.ca/ Bk/ 5/ Nf,k/ 3. Библ. 24
ГРНТИ : 34.53.47
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ
ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИЯ
Дата ввода:
12.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 08.08-04А3.450

Автор(ы) : Friman, Ola, Volosyak, Ivan, Graser, Axel
Заглавие : Multiple channel detection of steady-state visual evoked potentials for brain-computer interfaces
Источник статьи : IEEE Trans. Biomed. Eng. - 2007. - Vol. 54, N 4. - С. 742-750
Аннотация: Обсуждают методологию определения зрительных вызванных потенциалов стабильного состояния с использованием многоканального электроэнцефалографа, соединенного с интерфейсом мозг-компьютер. По результатам исследований у 10 пациентов констатируют быстроту и точность методологии. К преимуществам относят отсутствие необходимости калибровки для оценки шума и выбора электродов. Германия, Univ. of Bremen (e-mail: ofriman@iat.uni-bremen.de). Ил. 3. Табл. 2. Библ. 35
ГРНТИ : 34.57.23
Предметные рубрики: ЭЭГ
ЗРИТЕЛЬНЫЕ ВЫЗВАННЫЕ ПОТЕНЦИАЛЫ
ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
Дата ввода:
13.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI24) 13.12-04М3.355

Автор(ы) : Wu, Wei, Gao, Xiaorong, Hong, Bo, Gao, Shangkai
Заглавие : Classifying single-trial EEG during motor imagery by iterative spatio-spectral patterns learning (ISSPL)
Источник статьи : IEEE Trans. Biomed. Eng. - 2008. - Vol. 55, N 6. - С. 1733-1743
Аннотация: В большинстве современных интерфейсов мозг-компьютер на основе получения двигательных изображений машинное обучение выполняется в 2 последовательных этапа: выделение особенностей и классификация особенностей. Выделение особенностей фокусируется на автоматическом обучении пространственных фильтров с небольшим вниманием к оптимизации параметров для временных фильтров. Предолжен алгоритм, называемый итерационным обучением на основе пространственно-спектральных образцов (ИИПСО), к-рый использует теорию статистического обучения для осуществленя автоматического обучения пространственно-спектральных фильтров. В ИППСО, для спектральных фильтров и классификаторов, одновременно определяются оптимальные рабочие параметры для получения обобщающей характеристики. При водятся детальное отклонение и теоретический анализ ИИПСО. КНР, Tsinghua Univ., Beijing. E-mail:gsk-dea@tsinghua.edu.cn. Ил.5. Табл.3. Библ. 30
ГРНТИ : 34.39.17
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ЭЭГ
ОБРАБОТКА
ОБУЧЕНИЕ
Дата ввода:
14.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI24) 09.03-04М3.141

Автор(ы) : Владимирский Б.М., Кирой В.Н., Скоморохов А.А.
Заглавие : Пути создания интерфейса "мозг-компьютер" для людей
Источник статьи : Изв. ЮФУ. Техн. н. - 2008. - N 6. - С. 210-212, 246
Аннотация: Рассмотрены возможности использования ЭЭГ-сигналов и представлений о физиологическом времени для формирования мысленных управляющих команд в рамках создания интерфейса "мозг-компьютер". Особое внимание уделено использованию обучаемых нейронных сетей для учета индивидуальных особенностей ЭЭГ-активности в зависимости от функционального состояния человека
ГРНТИ : 34.39.17
Предметные рубрики: ЭЭГ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ИНТЕРФЕЙС "МОЗГ-КОМПЬЮТЕР"
ЧЕЛОВЕК
Дата ввода:
15.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.05-04А3.254

Автор(ы) : Yuan, Han, Doud, Alexander, Gururajan, Arvind, He, Bin
Заглавие : Cortical imaging of event-related (de)synchronization during online control of brain-computer interface using minimum-norm estimates in frequency domain
Источник статьи : IEEE Trans. Neural Syst. and Rehabil. Eng. - 2008. - Vol. 16, N 5. - С. 425-431
ГРНТИ : 34.57.23
Предметные рубрики: ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММА
ДЕСИНХРОНИЗАЦИЯ
ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
Дата ввода:
16.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 10.03-04А3.325

Автор(ы) : Lenhardt, Alexander, Kaper, Matthias, Ritter Helge J.
Заглавие : An adaptive P300-based online brain-computer interface
Источник статьи : IEEE Trans. Neural Syst. and Rehabil. Eng. - 2008. - Vol. 16, N 2. - С. 121-130
Аннотация: Разработан интерфейс мозг-компьютер с использованием вызванных потенциалов Р300. Германия, Univ. of Bielefeld (e-mail: alenhard@techfak.uni-bielefeld.de). Ил. 8. Табл. 4. Библ. 14
ГРНТИ : 34.57.23
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ВЫЗВАННЫЕ ПОТЕНЦИАЛЫ
Дата ввода:
17.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 12.10-04А3.581

Автор(ы) : Wu, Wei, Gao, Xiaorong, Hong, Bo, Gao, Shangkai
Заглавие : Classifying single-trial EEG during motor imagery by iterative spatio-spectral patterns learning (ISSPL)
Источник статьи : IEEE Trans. Biomed. Eng. - 2008. - Vol. 55, N 6. - С. 1733-1743
Аннотация: В большинстве современных интерфейсов мозг-компьютер на основе получения двигательных изображений машинное обучение выполняется в 2 последовательных этапа: выделение особенностей и классификация особенностей. Выделение особенностей фокусируется на автоматическом обучении пространственных фильтров с небольшим вниманием к оптимизации параметров для временных фильтров. Предолжен алгоритм, называемый итерационным обучением на основе пространственно-спектральных образцов (ИИПСО), к-рый использует теорию статистического обучения для осуществленя автоматического обучения пространственно-спектральных фильтров. В ИППСО, для спектральных фильтров и классификаторов, одновременно определяются оптимальные рабочие параметры для получения обобщающей характеристики. При водятся детальное отклонение и теоретический анализ ИИПСО. КНР, Tsinghua Univ., Beijing. E-mail:gsk-dea@tsinghua.edu.cn. Ил.5. Табл.3. Библ. 30
ГРНТИ : 34.05.25
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ЭЭГ
ОБРАБОТКА
ОБУЧЕНИЕ
Дата ввода:
18.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI24) 12.12-04М3.362

Автор(ы) : Wang, Yijun, Gao, Xiaorong, Hong, Bo, Jia, Chuan, Gao, Shangkai
Заглавие : Brain-computer interfaces based on visual evoked potentials
Источник статьи : IEEE Eng. Med. and Biol. Mag. - 2008. - Vol. 27, N 5. - С. 64-71
ГРНТИ : 34.39.19
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ЗРИТЕЛЬНЫЕ ВЫЗВАННЫЕ ПОТЕНЦИАЛЫ
Дата ввода:
19.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 12.10-04А3.143

Автор(ы) : Grosse-Wentrup, Moritz, Buss, Martin
Заглавие : Multiclass common spatial patterns and information theoretic feature extraction
Источник статьи : IEEE Trans. Biomed. Eng. - 2008. - Vol. 55, N 8. - С. 1991-2000
Аннотация: Исследована задача выделения признаков в организации интерфейсов мозг - компьютер на основе электро- и магнитоэнцефалографии. В качестве критерия отбора признаков предложено использовать минимум ошибки классификации при многих классах. Предложен теоретико-инфомационный подход к решению задачи, основанный на максимизации взаимной информации с аппроксимацией для упрощения расчетов. Точность классификации повышена на 23,4% по сравнению с альтернативными методами. Германия, Automatic Control Eng. (LSR), Technische Univ. Munchen, B-80290б, Munchen. E-mail:mortzgw@ieee.org. Ил.4. Библ. 25
ГРНТИ : 34.53.47
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИЯ
МАГНИТОЭНЦЕФАЛОГРАФИЯ
Дата ввода:
20.

Вид документа : Статья из журнала
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 12.10-04А3.41

Автор(ы) : Zhang, Haihong, Guan, Cuntai, Wang, Chuanchu
Заглавие : Asynchronous P300-based brain-computer interfaces: A computational approach with statistical models
Источник статьи : IEEE Trans. Biomed. Eng. - 2008. - Vol. 55, N 6. - С. 1754-1763
Аннотация: Предложен подход для устойчивого асинхронного регулирования, использущий ЭЭГ и случайно полученный образец на основе Р300. Сначала выполняется математическое моделирование мишени Р300, мишени не Р300 и нерегулируемых сигналов с помощью моделей гауссова распределения в опорном векторном граничном пространстве. Получены метод вычисления правдоподобного регулируемого состояния во временном окне ЭЭГ и рекурсивный алгоритм для детектирования регулируемых состояний в поведении ЭЭГ для использования в реальном времени. Эксперименты проведены на 4 субъектах для изучения приемных рабочих характеристик асинхронных интерфейсов мозг-компьютер и их действительных рабочих характеристик при тестировании в реальном времени. Сингапур, Inst. for Infocommm Research, Singapore. E-mail:hhzhang@i2r.a-star.edu.sg. Ил.8. Табл.3. Библ. 42
ГРНТИ : 34.55.21
Предметные рубрики: ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР
ЭЭГ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
Дата ввода:
 1-20    21-40   41-60   61-80   81-87 
 
Описание базы
Стандартный
По словарю
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
ГРНТИ



"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)