Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
20
Poziom I
Status:
Autorzy: Sokołowska Justyna , Zubrzycki Jarosław, Marchewka Magdalena
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Arkusze wydawnicze: 4,6
Język: angielski
Strony: 53 - 63
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: First edition of AGH International Student Conference: Knowledge, Technology and Society (AGH ISC)
Skrócona nazwa konferencji: AGH ISC 2018
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 10 października 2018 do 12 października 2018
Miasto konferencji: Kraków
Państwo konferencji: POLSKA
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 1 grudnia 2019
Abstrakty: angielski
Human body is a living generator of bioelectric signals. One of the most commonly record-ed and processed signal is electrical activity of brain. Electroencephalogram is a record of changes in the electromagnetic field. The main field which is dealing with the appli-cation of encephalography is the diagnosis of epilepsy. Analysis of the raw EEG signal is difficult for an untrained neurologist so the numerical analysis comes to rescue. The paper presents possibility of using some of the digital signal processing methods. Thanks to them comparison of EEG signal of the healthy person and of the person suffering from epilepsy becomes easier. The research was conducted in Lublin University of Technology. The main tools used are Fourier transformations, wavelet transform and Hilbert–Huang transform. Matlab FFT spectral analysis was used, separately for between-seizure and sei-zure waveform. Then using Svarog program we obtained time-frequency spectrum. When analyzing wavelet spectrograms, we can obtain information which frequency is dominant, its amplitude and the distribution over time, which allows us to accurately determine when the epileptic attack starts and how long it will last. The methods mentioned can be helpful in creating mathematical algorithms for detecting and identifying irregularities and then to alert medical staff.