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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Brain Activity Analysis for Stress Recognition

verfasst von : Aishwarya Wakale, Usha Verma

Erschienen in: Advances in Signal and Data Processing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

The stress is the major problem that occurs in daily life, which affects on the physical and mental health. There are various methods for detection of stress. In this paper, EEG signal analysis is used for stress recognition. The output of a neurosky mindwave mobile 2 sensor is waves like alpha, beta, and gamma in a specific range. By analyzing these values and keeping a threshold, the dataset formation occurs, and further to train the data, artificial neural network technique (RBFN algorithm) is used. The system learns and is trained using RBFN. The states (stress) are detected. The work is tested on hundred cases and found 80% accurate.

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Metadaten
Titel
Brain Activity Analysis for Stress Recognition
verfasst von
Aishwarya Wakale
Usha Verma
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Advances in Signal and Data Processing

Print ISBN: 978-981-15-8390-2

Electronic ISBN: 978-981-15-8391-9

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-8391-9_46

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    Bildnachweise