Zobrazeno 1 - 8
of 8
pro vyhledávání: '"Bayram, Muhittin"'
Publikováno v:
In Expert Systems With Applications March 2009 36(2) Part 1:2534-2542
Autor:
Bayram, Muhittin
EEG, beyin aktivitesi hakkında bilgi içerdiğinden ve beyin aynı zamanda kişinin merkezi karar organı olduğundan, analizi özellikle önemlidir. Nöral aktivitenin çoğu beyinde gerçekleşir. Beyindeki faaliyetleri ne kadar anlarsak bilinç,
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3346::ed2d2a603baa654bd3b34f79ce1ca6fe
https://hdl.handle.net/11468/9122
https://hdl.handle.net/11468/9122
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Bayram, Muhittin1 muba@dicle.edu.tr, Arslan, Demet2 demet08@gmail.com
Publikováno v:
BRAIN: Broad Research in Artificial Intelligence & Neuroscience. Nov2016, Vol. 7 Issue 4, p63-68. 6p. 1 Diagram, 3 Charts.
Autor:
BAYRAM, Muhittin, ACAR, Hüseyin
Publikováno v:
Volume: 4, Issue: 1 5-12
Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi
Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Mühendislik Dergisi
Bu çalışmada, sağlıklı ve nöbet esnasındaki EEG sinyallerini ayrıştıran bir sistem tasarımı amaçlanmıştır. Bunun için İlinti Boyutu, Dalgacık-entropisi ve Destek Vektör Makinesi(DVM) içeren kompozit bir sistem önerilmiştir. Ç
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=tubitakulakb::ad02564aa992fb9391378eb326881916
https://dergipark.org.tr/tr/pub/dumf/issue/29211/312694
https://dergipark.org.tr/tr/pub/dumf/issue/29211/312694
Autor:
Acar, Huseyin, Bayram, Muhittin
Publikováno v:
2012 20th Signal Processing & Communications Applications Conference (SIU); 1/ 1/2012, p1-4, 4p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Muhittin Bayram, Muhammet Ali Arserim
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 9, Pp 162520-162529 (2021)
WOS:000730450200001 In this paper, Convolutional Neural Networks (CNN) method was applied to low frequency scalograms in order to contribute to the development of diagnostic and early diagnosis systems of epileptic intracranial EEG (iEEG) signals of
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::48dde66a3216a7015c2b77f42b5b45a8
https://ieeexplore.ieee.org/document/9632561/
https://ieeexplore.ieee.org/document/9632561/