Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In this study, the magnitude and spatial distribution of frequency spectrum in the resting electroencephalogram (EEG) were examined to address the effect of alcoholism on the motor cortex region. The EEG signals for chronic alcoholic subjects were acquired from motor cortex region and Hilbert Huang Transform was applied for Feature Extraction of the EEG signals. The EEG signals were divided into five sub frequency band. It was observed that the extracted feature contained large data dimension, thus it was re duced using Linear Discriminate Analysis. Support Vector Machine has been used for classification of alcoholics in the present study. Maximum classification accuracy (75%) was achieved with the EEG spectral features of maximum spectral coefficient, in the C3 and Cz channel with the combination of beta-1 and beta-2 bands. But more or less high classification accuracy in most of the channels was computed with the EEG features of mean band power. Approximate Entropy, a nonlinear feature was also seen as a dis criminating parameter for alcoholics in the study. Instantaneous Amplitude and Instantaneous Frequency obtained from the Hilbert Spectra