Методы обработки цифровых сигналов электроэнцефалограмм при исследовании их информативно-значимых параметров

Бранцевич, П. Ю.; Григорьева, И. В.; Королевич, П. П.; Базылев, Е. Н.

Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63531

Title:	Методы обработки цифровых сигналов электроэнцефалограмм при исследовании их информативно-значимых параметров
Other Titles:	Methods for processing digital electroencephalogram signals in the study of their informatively significant parameters
Authors:	Бранцевич, П. Ю. Григорьева, И. В. Королевич, П. П. Базылев, Е. Н.
Keywords:	материалы конференций;Big Data;информационные системы;сигналы;электроэнцефалограммы;цифровая обработка
Issue Date:	2026
Publisher:	БГУИР
Citation:	Методы обработки цифровых сигналов электроэнцефалограмм при исследовании их информативно-значимых параметров = Methods for processing digital electroencephalogram signals in the study of their informatively significant parameters / П. Ю. Бранцевич, И. В. Григорьева, П. П. Королевич, Е. Н. Базылев // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XII Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23 апреля 2026 года : в 2 ч. Ч. 1 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.].– Минск, 2026. – С. 19–30.
Abstract:	Цифровые сигналы электроэнцефалограмм (ЭЭГ) отражают определённое состояние нейронной сети головного мозга человека. Рассмотрены методы обработки сигналов ЭЭГ, определения их информативно-значимых параметров и характеристик. Показана возможность сравнения ЭЭГ с использованием полосовых спектров. Предложен метод обработки сигналов ЭЭГ в узких частотных полосах, которые являются модулированными гармониками.
Alternative abstract:	Digital electroencephalogram (EEG) signals reflect the specific state of the human brain's neural network. Methods for processing EEG signals and determining their information-relevant parameters and characteristics are discussed. The possibility of comparing EEG signals using bandpass spectra is demonstrated. A method for processing EEG signals in narrow frequency bands, which are modulated harmonics, is proposed.
URI:	https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63531
Appears in Collections:	BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2026)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Brancevich_Metody.pdf		5.32 MB	Adobe PDF	View/Open

Show full item record Google Scholar