Department of Optical Engineering Zhejiang University, Hangzhou, 310027, China;
Department of Optical Engineering Zhejiang University, Hangzhou, 310027, China;
B. Thomas Golisano College of Computing and Information Sciences Rochester Institute of Technology Rochester, NY 14623;
EEG; neural mass model; extrinsic input; square-root unscented kalman filter; nonlinear joint estimation;
机译:连通性对耦合神经群体中脑电节律,功率谱密度和相干性的影响:神经质量模型的分析
机译:在脑电微状态下的不确定性建模:使用概率聚类驱动的概率神经网络训练对真实和想象的运动进行分析
机译:结构和功能连通性之间的关系:EEG神经质量模型的图论分析。
机译:神经质量模型驱动非线性EEG分析
机译:基于EEG信号的自回归建模和神经网络分析,设计用于监测麻醉深度的识别系统。
机译:在脑电微状态中的不确定性建模:使用概率聚类驱动的概率神经网络训练对真实和想象的运动进行分析
机译:EEG微观状态中的不确定性建模:使用概率神经网络的概率聚类驱动训练分析实际和想象的运动运动
机译:在神经网络模型中包含ECG和EEG分析。