最小平均二乗ベーストARモデルによるリアルタイムでの脳波振動位相の予測と脳波位相に基づく視覚刺激

Name of awarding university/degree: 東京農工大学,博士（工学）,Doctor of Philosophy (Engineering)

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Material Type: 博士論文
Title: 最小平均二乗ベーストARモデルによるリアルタイムでの脳波振動位相の予測と脳波位相に基づく視覚刺激
Title Transcription: サイショウヘイキンニジョウベーストARモデルニヨルリアルタイムデノノウハシンドウイソウノヨソクトノウナミイソウニモトヅクシカクシゲキ
Author/Editor: Shakeel, Aqsa
Author Heading: Shakeel, Aqsa
Alternative Title: Real-time EEG oscillatory phase prediction and phase-informed visualstimulation using a least mean square-based AR model
Degree grantor/type: 東京農工大学
Date Granted: 2021-03-25
Dissertation Number: 博工甲第1189号
Degree Type: 博士（工学）
Doctor of Philosophy (Engineering)
Text Language Code: eng
Target Audience: 一般
Format (IMT): application/pdf
Source: 本文 fulltext （fulltext）
https://tuat.repo.nii.ac.jp/record/1889/files/202103ShakeelAqsa_F.pdf
Access Restrictions: インターネット公開
Data Provider (Database): 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 東京農工大学 : 東京農工大学学術機関リポジトリ