• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
      • عرض المستودع الرقمي
      • البحث في المستودع الرقمي (البحث البسيط والبحث المتقدم)
      • ارسال عملك للمستودع الرقمي
      • مصطلحات المستودع الرقمي
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • وحدة الابتكار التكنولوجي والتعليم الهندسي
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • وحدة الابتكار التكنولوجي والتعليم الهندسي
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Detection of seizure signals in newborns

    Thumbnail
    التاريخ
    1999-03
    المؤلف
    Boashash, Boualem
    Barklem, P
    Keir, M
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    This paper considers a system design for processing a multidimensional biomedical signal formed by EEG, ECG, EOG and motion recorded from a newborn, for the purpose of detection of epileptic seizures in newborns as an extension of the method reported in Boashash et al. (1997) and Roessgen et al. (1998). We describe the proposed design, and discuss how the signals will be analysed and fused to detect the occurrence of seizure. We also discuss the role of modelling in refining the signal processing unit.
    DOI/handle
    http://hdl.handle.net/10576/10694
    http://dx.doi.org/10.1109/ICASSP.1999.758410
    المجموعات
    • وحدة الابتكار التكنولوجي والتعليم الهندسي [‎63‎ items ]

    entitlement

    وثائق ذات صلة

    عرض الوثائق المتصلة بواسطة: العنوان، المؤلف، المنشئ والموضوع.

    • Thumbnail

      A Deep Learning Model for LoRa Signals Classification Using Cyclostationay Features 

      Almohamad A.; Hasna , Mazen; Althunibat S.; Tekbiyik K.; Qaraqe K. ( IEEE Computer Society , 2021 , Conference)
      With the witnessed exponential growth of Internet of Things (IoT) nodes deployment following the emerging applications, multiple variants of technologies have been proposed to handle the IoT requirements. Among the proposed ...
    • Thumbnail

      An improved method for nonstationary signals components extraction based on the ICI rule 

      Lerga, J; Sucic, V; Boashash, B ( IEEE , 2011 , Conference)
      This paper proposes an improved adaptive algorithm for components localization and extraction from a noisy multicomponent signal time-frequency distribution (TFD). The algorithm, based on the intersection of confidence ...
    • Thumbnail

      Multiple-view time-frequency distribution based on the empirical mode decomposition 

      Stevenson, N.J; Mesbah, M; Boashash, B ( Institution of Engineering and Technology , 2010 , Article)
      This study proposes a novel, composite time-frequency distribution (TFD) constructed using a multiple-view approach. This composite TFD utilises the intrinsic mode functions (IMFs) of the empirical mode decomposition (EMD) ...

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشر

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا
    اتصل بنا | جامعة قطر

     

     

    Video