2025-02-22T23:53:14-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: Query fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-195271%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T23:53:14-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: => GET http://localhost:8983/solr/biblio/select?fl=%2A&wt=json&json.nl=arrarr&q=id%3A%22irk-123456789-195271%22&qt=morelikethis&rows=5
2025-02-22T23:53:14-05:00 DEBUG: VuFindSearch\Backend\Solr\Connector: <= 200 OK
2025-02-22T23:53:14-05:00 DEBUG: Deserialized SOLR response
Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect

Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect

The paper describes the method for electroencephalogram (EEG) analysis based on the stochastic resonance (SR) effect. The numerical computation has provided the separation of low frequency components that fall within the δ-rhythm band. This is currently central in the neuropathology diagnostics, bec...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Kharchenko, O.I., Lonin, Yu.F., Zabrodina, L.P., Kartashov, V.M.
Format: Article
Language:English
Published: Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України 2021
Series:Вопросы атомной науки и техники
Subjects:
Nonlinear processes
Online Access:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/195271
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
id irk-123456789-195271
record_format dspace
spelling irk-123456789-1952712023-12-03T18:34:40Z Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect Kharchenko, O.I. Lonin, Yu.F. Zabrodina, L.P. Kartashov, V.M. Nonlinear processes The paper describes the method for electroencephalogram (EEG) analysis based on the stochastic resonance (SR) effect. The numerical computation has provided the separation of low frequency components that fall within the δ-rhythm band. This is currently central in the neuropathology diagnostics, because the presence of low frequencies in the EEG is abnormal and bears witness to the disease. For verification, the data obtained with the use of the SR effect have been compared with the computations based on the autocorrelation function (ACF) processing. The comparison has shown their good agreement. Наведено метод аналізу електроенцефалограм (ЕЕГ) на основі ефекту стохастичного резонансу. Чисельний розрахунок дозволив виділити низькочастотні складові, які потрапляють у смугу δ-ритму, що є актуальним у діагностиці нервових хвороб, оскільки низькі частоти в ЕЕГ є патологічними і свідчать про захворювання. Для верифікації отриманих результатів було проведено порівняльний аналіз численних розрахунків на основі ефекту стохастичного резонансу та розрахунків на основі автокореляційної функції, який показав їх гарний збіг. Приведен метод анализа электроэнцефалограмм (ЭЭГ) на основе эффекта стохастического резонанса. Численный расчет позволил выделить низкочастотные составляющие, которые попадают в полосу δ-ритма, что является актуальным в диагностике нервных болезней, поскольку низкие частоты в ЭЭГ являются патологичными и свидетельствуют о заболевании. Для верификации полученных результатов был проведен сравнительный анализ численных расчетов на основе эффекта стохастического резонанса и расчетов на основе автокорреляционной функции, который показал их хорошее совпадение. 2021 Article Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect / O.I. Kharchenko, Yu.F. Lonin, L.P. Zabrodina , V.M. Kartashov // Problems of Atomic Science and Technology. — 2021. — № 4. — С. 135-137. — Бібліогр.: ХХ назв. — англ. 1562-6016 PACS: 05.45 DOI: https://doi.org/10.46813/2021-134-135 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/195271 en Вопросы атомной науки и техники Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language English
topic Nonlinear processes
Nonlinear processes
spellingShingle Nonlinear processes
Nonlinear processes
Kharchenko, O.I.
Lonin, Yu.F.
Zabrodina, L.P.
Kartashov, V.M.
Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect
Вопросы атомной науки и техники
description The paper describes the method for electroencephalogram (EEG) analysis based on the stochastic resonance (SR) effect. The numerical computation has provided the separation of low frequency components that fall within the δ-rhythm band. This is currently central in the neuropathology diagnostics, because the presence of low frequencies in the EEG is abnormal and bears witness to the disease. For verification, the data obtained with the use of the SR effect have been compared with the computations based on the autocorrelation function (ACF) processing. The comparison has shown their good agreement.
format Article
author Kharchenko, O.I.
Lonin, Yu.F.
Zabrodina, L.P.
Kartashov, V.M.
author_facet Kharchenko, O.I.
Lonin, Yu.F.
Zabrodina, L.P.
Kartashov, V.M.
author_sort Kharchenko, O.I.
title Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect
title_short Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect
title_full Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect
title_fullStr Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect
title_full_unstemmed Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect
title_sort separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect
publisher Національний науковий центр «Харківський фізико-технічний інститут» НАН України
publishDate 2021
topic_facet Nonlinear processes
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/195271
citation_txt Separation of electroencephalogram low-frequency components on the basis of the stochastic resonance effect / O.I. Kharchenko, Yu.F. Lonin, L.P. Zabrodina , V.M. Kartashov // Problems of Atomic Science and Technology. — 2021. — № 4. — С. 135-137. — Бібліогр.: ХХ назв. — англ.
series Вопросы атомной науки и техники
work_keys_str_mv AT kharchenkooi separationofelectroencephalogramlowfrequencycomponentsonthebasisofthestochasticresonanceeffect
AT loninyuf separationofelectroencephalogramlowfrequencycomponentsonthebasisofthestochasticresonanceeffect
AT zabrodinalp separationofelectroencephalogramlowfrequencycomponentsonthebasisofthestochasticresonanceeffect
AT kartashovvm separationofelectroencephalogramlowfrequencycomponentsonthebasisofthestochasticresonanceeffect
first_indexed 2024-03-31T09:15:05Z
last_indexed 2024-03-31T09:15:05Z
_version_ 1796158037127331840

Similar Items