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Erschienen in:

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

EEG-PML: A Software for Processing and Machine Learning Analysis of EEG Signals

verfasst von : Lluvia Gwendolyn Alvarado-Robles, Carlos Miguel Munguia-Nava, Israel Román-Godínez, Ricardo Antonio Salido-Ruiz, Sulema Torres-Ramos

Erschienen in: VIII Latin American Conference on Biomedical Engineering and XLII National Conference on Biomedical Engineering

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Studies on EEG involve great amount of data to be processed and analyzed, requiring valuable time that the researchers could spend on more important tasks. On this work we developed a software that incorporates pre-processing algorithms like visualization and windowing tools, band pass filter and artifact removal tools, along with the machine learning algorithms: K-Means to group the data and Decision Trees to classify it. We expect that EEG-PML facilitates researchers work and, with the help of the machine learning algorithms, the studies over the EEG data can advance over new areas of research.

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Literatur
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Metadaten
Titel
EEG-PML: A Software for Processing and Machine Learning Analysis of EEG Signals
verfasst von
Lluvia Gwendolyn Alvarado-Robles
Carlos Miguel Munguia-Nava
Israel Román-Godínez
Ricardo Antonio Salido-Ruiz
Sulema Torres-Ramos
Copyright-Jahr
2020
Buch
VIII Latin American Conference on Biomedical Engineering and XLII National Conference on Biomedical Engineering

Print ISBN: 978-3-030-30647-2

Electronic ISBN: 978-3-030-30648-9

Copyright-Jahr: 2020

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-30648-9_1