Littérature scientifique sur le sujet « Biopotential detection »
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Articles de revues sur le sujet "Biopotential detection"
Mahdi, A. E., et L. Faggion. « Non-contact biopotential sensor for remote human detection ». Journal of Physics : Conference Series 307 (17 août 2011) : 012056. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/307/1/012056.
Texte intégralNoguchi, Yuta, et Akira Kawai. « Surface Stability of SU-8 Film for Accurate Biopotential Detection ». Journal of Photopolymer Science and Technology 25, no 6 (2012) : 719–22. http://dx.doi.org/10.2494/photopolymer.25.719.
Texte intégralNg, E. Y. K., W. K. Ng, L. S. J. Sim et U. Rajendra Acharya. « Numerical modelling of biopotential field for detection of breast tumour ». Computers in Biology and Medicine 37, no 8 (août 2007) : 1121–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.compbiomed.2006.10.006.
Texte intégralKareem, Ghada. « DETECTION AND CLASSIFICATION OF ABNORMALITIES OF BIO-POTENTIAL ACTIVITY OF HEART ». Journal of Southwest Jiaotong University 57, no 1 (28 février 2022) : 673–82. http://dx.doi.org/10.35741/issn.0258-2724.57.1.60.
Texte intégralAbd-Elbaki, Mohamed K. M., Hanan A. Matar et Naglaa R. E. Ismaeel. « Preparation and Characterization of Silk Fibroin-PANI Nanocomposites and Their Application for Electrophysiological Signals Recording ». American Journal of Agricultural Science, Engineering, and Technology 6, no 3 (3 décembre 2022) : 142–49. http://dx.doi.org/10.54536/ajaset.v6i3.1009.
Texte intégralKataoka, Hiroshi, Tsunenori Takatani et Kazuma Sugie. « Two-Channel Portable Biopotential Recording System Can Detect REM Sleep Behavioral Disorder : Validation Study with a Comparison of Polysomnography ». Parkinson's Disease 2022 (24 février 2022) : 1–5. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1888682.
Texte intégralGolparvar, Ata Jedari, et Murat Kaya Yapici. « Toward graphene textiles in wearable eye tracking systems for human–machine interaction ». Beilstein Journal of Nanotechnology 12 (11 février 2021) : 180–89. http://dx.doi.org/10.3762/bjnano.12.14.
Texte intégralDonisi, Leandro, Giuseppe Cesarelli, Noemi Pisani, Alfonso Maria Ponsiglione, Carlo Ricciardi et Edda Capodaglio. « Wearable Sensors and Artificial Intelligence for Physical Ergonomics : A Systematic Review of Literature ». Diagnostics 12, no 12 (5 décembre 2022) : 3048. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics12123048.
Texte intégralCao, Tianao, Dan Liu, Qisong Wang, Ou Bai et Jinwei Sun. « Surface Electromyography-Based Action Recognition and Manipulator Control ». Applied Sciences 10, no 17 (22 août 2020) : 5823. http://dx.doi.org/10.3390/app10175823.
Texte intégralVajravelu, Ashok, Muhammad Mahadi Bin Abdul Jamil, Mohd Helmy Bin Abd Wahab, Wan Suhaimizan Bin Wan Zaki, Vibin Mammen Vinod, Karthik Ramasamy Palanisamy et Gousineyah Nageswara Rao. « Nanocomposite-Based Electrode Structures for EEG Signal Acquisition ». Crystals 12, no 11 (27 octobre 2022) : 1526. http://dx.doi.org/10.3390/cryst12111526.
Texte intégralThèses sur le sujet "Biopotential detection"
Chen, Chang Hao. « Instrumentation amplifier and filter design for biopotential acquisition system ». Thesis, University of Macau, 2010. http://umaclib3.umac.mo/record=b2182898.
Texte intégralMa, Chon Teng. « Biopotential readout front-end circuits using frequency-translation filtering techniques ». Thesis, University of Macau, 2010. http://umaclib3.umac.mo/record=b2182904.
Texte intégralZhang, Tan Tan. « Sub-nano-watt subthreshold-biased source-follower-based LPF for biopotential signal acquisition systems ». Thesis, University of Macau, 2010. http://umaclib3.umac.mo/record=b2182899.
Texte intégralButler, Nickolas Andrew. « Development of a Myoelectric Detection Circuit Platform for Computer Interface Applications ». DigitalCommons@CalPoly, 2019. https://digitalcommons.calpoly.edu/theses/1981.
Texte intégralLi, Jin Tao. « A novel readout front-end circuit topology for flexible biopotential signal acquisition system = 一種適用於靈活採集生物電信號的新型前端電路結構 ». Thesis, University of Macau, 2009. http://umaclib3.umac.mo/record=b2144082.
Texte intégralNonclercq, Antoine. « New strategies of acquisition and processing of encephalographic biopotentials ». Doctoral thesis, Universite Libre de Bruxelles, 2007. http://hdl.handle.net/2013/ULB-DIPOT:oai:dipot.ulb.ac.be:2013/210711.
Texte intégralSince the biopotentials produced by the upper parts of the brain have an amplitude of about one microvolt, the measurements performed by an EEG are exposed to many risks.
Moreover, since the present tendency is measure those signals over periods of several hours, or even several days, human analysis of the recording becomes extremely long and difficult. The use of signal analysis techniques for the help of paroxysm detection with clinical interest within the electroencephalogram becomes therefore almost essential. However the performance of many automatic detection algorithms becomes significantly degraded by the presence of interference: the quality of the recordings is therefore fundamental.
This thesis explores the benefits that electronics and signal processing could bring to electroencephalography, aiming at improving the signal quality and semi-automating the data processing.
These two aspects are interdependent because the performance of any semi-automation of the data processing depends on the quality of the acquired signal. Special attention is focused on the interaction between these two goals and attaining the optimal hardware/software pair.
This thesis offers an overview of the medical electroencephalographic acquisition chain and also of its possible improvements.
The conclusions of this work may be extended to some other cases of biological signal amplification such as the electrocardiogram (ECG) and the electromyogram (EMG). Moreover, such a generalization would be easier, because their signals have a wider amplitude and are therefore more resistant toward interference.
Doctorat en sciences appliquées
info:eu-repo/semantics/nonPublished
Chapitres de livres sur le sujet "Biopotential detection"
Supriya, Supriya, Siuly Siuly, Hua Wang et Yanchun Zhang. « Weighted complex network based framework for epilepsy detection from EEG signals ». Dans Modelling and Analysis of Active Biopotential Signals in Healthcare, Volume 1. IOP Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1088/978-0-7503-3279-8ch3.
Texte intégralKhare, Smith K., Varun Bajaj et G. R. Sinha. « Automatic drowsiness detection based on variational non-linear chirp mode decomposition using electroencephalogram signals ». Dans Modelling and Analysis of Active Biopotential Signals in Healthcare, Volume 1. IOP Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1088/978-0-7503-3279-8ch5.
Texte intégralSubasi, Abdulhamit, Turker Tuncer, Sengul Dogan et Dahiru Tanko. « Local binary pattern based feature extraction and machine learning for epileptic seizure prediction and detection ». Dans Modelling and Analysis of Active Biopotential Signals in Healthcare, Volume 2. IOP Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1088/978-0-7503-3411-2ch6.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Biopotential detection"
Lin, Feiyan, Michael McKnight, James Dieffenderfer, Eric Whitmire, Tushar Ghosh et Alper Bozkurt. « Microfabricated impedance sensors for concurrent tactile, biopotential, and wetness detection ». Dans 2014 IEEE Sensors. IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icsens.2014.6985252.
Texte intégralGagnon-Turcotte, G., C. O. Dufresne Camaro et B. Gosselin. « Comparison of low-power biopotential processors for on-the-fly spike detection ». Dans 2015 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/iscas.2015.7168755.
Texte intégralDiab, Maha S., et Soliman A. Mahmoud. « 14:5nW ; 30 dB Analog Front-End in 90-nm Technology for Biopotential Signal Detection ». Dans 2020 43rd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/tsp49548.2020.9163572.
Texte intégralShokouhmand, Arash, Haoran Wen, Samiha Khan, Joseph A. Puma, Amisha Patel, Philip Green, Farrokh Ayazi et Negar Tavassolian. « Detection of Left Ventricular Ejection Fraction Abnormality Using Fusion of Acoustic and Biopotential Characteristics of Precordium ». Dans 2022 IEEE Sensors. IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/sensors52175.2022.9967355.
Texte intégral