Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Izdvajanje značajki vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja
Rad nije dostupan
završni rad
Izdvajanje značajki vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. urn:nbn:hr:168:093339
Jovičić, Eda
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Jovičić, E. (2018). Izdvajanje značajki vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:093339

Jovičić, Eda. "Izdvajanje značajki vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:093339

Jovičić, Eda. "Izdvajanje značajki vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:093339

Jovičić, E. (2018). 'Izdvajanje značajki vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 09.07.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:093339

Jovičić E. Izdvajanje značajki vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 09.07.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:093339

E. Jovičić, "Izdvajanje značajki vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:093339

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:093339
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovIzdvajanje značajki vidnih evociranih potencijala stabilnog stanja
Naslov (engleski)Steady State Visual Evoked Potentials Feature Extraction
AutorEda Jovičić
MentorMario Cifrek (mentor)
Član povjerenstvaMario Cifrek (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaŽeljka Lučev Vasić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Friganović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2018-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Ostvarivanje sučelja mozga i računala (engl. Brain-computer interface, BCI) temelji se na mjerenju bioelektrične aktivnosti mozga. U ovom radu promatraju se vidni evocirani potencijali stabilnog stanja (engl. steady state visually evoked potentials, SSVEP) koji se pojavljuju kada osoba prima treptajući svjetlosni podražaj. Evocirani potencijali mjereni su elektroencefalogramom (EEG) na okcipitalnoj regiji mozga. EEG signali obrađeni su brzom Fourierovom transformacijom i kanonskom korelacijskom analizom, te je provedena klasifikacija dobivenih značajki. Obrada se provodila na različitim vremenskim odsječcima signala s ciljem smanjenja potrebne količine podataka za uspješnu klasifikaciju. Uspoređene su točnosti klasificiranja dviju navedenih metoda na različitim vremenskim odsječcima temeljem čega su izdvojene korisne značajke.
Sažetak (engleski)
Creating brain-computer interface (BCI) is based on measuring bioelectric brain activity. This paper observes steady state visually evoked potentials (SSVEP). SSVEP occurs when a person receives flashing light stimulus. SSVEPs were measured by electroencephalogram (EEG) on the occipital region of the brain. EEG signals were processed by Fast Fourier Transformation (FFT) and Canonical Correlation Analysis (CCA) and a classification of the obtained features was performed. The processing was carried out at different time slots of the signal with the goal of reducing required amount of data for a successful classification. We compared the classification accuracy of the two listed methods on different time slots. This was used to select features which are useful for further processing.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:093339
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (univ. bacc. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
RepozitorijRepozitorij FER-a
Datum i vrijeme pohrane2019-03-13 21:14:50