Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Time Frequency Spectral Representation. Of Auditory Brainstem Response (ABR) Data

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Amare Terefe Gashaye
ISBN: 9783659660528
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 92
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 31605 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 209732
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The time-frequency (TF) spectral representation of Auditory Brainstem Response (ABR) signal data provides information about their spectral contents. We apply the Spectrogram, Thomson Multitaper and Peak Matched Multiple Window (PM MW) spectral estimation methods to four different number of clicks per average (i.e., 1313, 300, 100 and 50 number of clicks per average) of a simulated signal data. For the purpose of model selection we simulate sinusoidal signal data which have the same trend as the empirical ABR signal data, and then apply the selected model to ABR data from 17 healthy, normal hearing individual ears as recorded using SD-BERA, SensoDetect-Brainstem Evoked Response Audiometry. The root mean square error (RMSE) is the main tool used to compare the proposed spectral estimation methods. The Spectrogram is found to be an appropriate method of spectral estimation for signals with relatively low disturbance.
Ключевые слова: TF, Spectrogram, Thomson Multitaper, PM MW, ABR, SensoDetect