|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
GPU-based high-performance computing of multichannel EEG phase wavelet synchronizationстатья
Информация о цитировании статьи получена из
Scopus,
Web of Science
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 14 октября 2020 г.
- Авторы: Efitorov Alexander, Knyazeva Irina, Yulia Boytsova, Danko Sergey
- Журнал: Procedia computer science
- Том: 123
- Год издания: 2018
- Издательство: Elsevier BV
- Местоположение издательства: Netherlands
- Первая страница: 128
- Последняя страница: 133
- DOI: 10.1016/j.procs.2018.01.021
- Аннотация: The work is devoted to GPU-based high performance realization of algorithm for wavelet phase synchronization. Wavelet phase coherence was applied for analyzing brain activity in states with different degrees of mental and sensory attention. In the analysis of electroencephalographic correlates of mental states, as a rule the focus is on the analysis of the spectral power of a quasi-stationary EEG or task-related power of time-frequency EEG spectra. The analysis of the wavelet phase coherence provides additional information on the organization of brain activity, but requires more computing time. Fast implementation can simplify the use of this method in practice.
- Добавил в систему: Ефиторов Александр Олегович