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Artigo de periodico
A Systematic Mapping of Feature Extraction and Feature Selection Methods of Electroencephalogram Signals for Neurological Diseases Diagnostic Assistance (2021)
Almeida, Wallace Faveron de ; Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes ; Peres, Sarajane Marques
Source: IEEE Latin America Transactions. Unidade: EACH
Subjects: ELETROENCEFALOGRAFIA, TÉCNICAS DE DIAGNÓSTICO NEUROLÓGICO, APRENDIZADO COMPUTACIONAL
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ABNT
ALMEIDA, Wallace Faveron de e LIMA, Clodoaldo Aparecido de Moraes e PERES, Sarajane Marques. A Systematic Mapping of Feature Extraction and Feature Selection Methods of Electroencephalogram Signals for Neurological Diseases Diagnostic Assistance. IEEE Latin America Transactions, v. 19, n. 5, p. 735-745, 2021Tradução . . Disponível em: https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/3942. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Almeida, W. F. de, Lima, C. A. de M., & Peres, S. M. (2021). A Systematic Mapping of Feature Extraction and Feature Selection Methods of Electroencephalogram Signals for Neurological Diseases Diagnostic Assistance. IEEE Latin America Transactions, 19( 5), 735-745. Recuperado de https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/3942
NLM
Almeida WF de, Lima CA de M, Peres SM. A Systematic Mapping of Feature Extraction and Feature Selection Methods of Electroencephalogram Signals for Neurological Diseases Diagnostic Assistance [Internet]. IEEE Latin America Transactions. 2021 ; 19( 5): 735-745.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/3942
Vancouver
Almeida WF de, Lima CA de M, Peres SM. A Systematic Mapping of Feature Extraction and Feature Selection Methods of Electroencephalogram Signals for Neurological Diseases Diagnostic Assistance [Internet]. IEEE Latin America Transactions. 2021 ; 19( 5): 735-745.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/3942
Trabalho de evento-resumo
Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG (2016)
Silva, Gustavo Rodrigues; Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes
Source: Semana da Ciência e SIICUSP EACH : livro de resumos. Conference titles: Semana da Ciência. Unidade: EACH
Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, BIOMETRIA, ELETROENCEFALOGRAFIA
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ABNT
SILVA, Gustavo Rodrigues e LIMA, Clodoaldo Aparecido de Moraes. Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG. 2016, Anais.. São Paulo: EACH/USP, 2016. p. 100. Disponível em: http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2016/01/Livro-Resumos-SC-SIICUSP-2016-Final.pdf. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Silva, G. R., & Lima, C. A. de M. (2016). Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG. In Semana da Ciência e SIICUSP EACH : livro de resumos (p. 100). São Paulo: EACH/USP. Recuperado de http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2016/01/Livro-Resumos-SC-SIICUSP-2016-Final.pdf
NLM
Silva GR, Lima CA de M. Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG [Internet]. Semana da Ciência e SIICUSP EACH : livro de resumos. 2016 ; 100.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2016/01/Livro-Resumos-SC-SIICUSP-2016-Final.pdf
Vancouver
Silva GR, Lima CA de M. Emprego de enxame de partículas e máquinas de vetores suporte para reconhecimento automático de pessoas baseados em sinais de EEG [Internet]. Semana da Ciência e SIICUSP EACH : livro de resumos. 2016 ; 100.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: http://www5.each.usp.br/wp-content/uploads/2016/01/Livro-Resumos-SC-SIICUSP-2016-Final.pdf
Artigo de periodico
EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest: a systematic assessment (2014)
Nunes, Thiago M.; Coelho, André L.V; Lima, Clodoaldo Aparecido de Moraes; Papa, João P; Albuquerque, Victor Hugo C. de
Source: Neurocomputing. Unidade: EACH
Subjects: PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOMÉDICOS, EPILEPSIA (DIAGNÓSTICO), ELETROENCEFALOGRAFIA
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ABNT
NUNES, Thiago M. et al. EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest: a systematic assessment. Neurocomputing, v. 136, p. 103\2013123, 2014Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.020. Acesso em: 27 nov. 2025.
APA
Nunes, T. M., Coelho, A. L. V., Lima, C. A. de M., Papa, J. P., & Albuquerque, V. H. C. de. (2014). EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest: a systematic assessment. Neurocomputing, 136, 103\2013123. doi:10.1016/j.neucom.2014.01.020
NLM
Nunes TM, Coelho ALV, Lima CA de M, Papa JP, Albuquerque VHC de. EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest: a systematic assessment [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 136 103\2013123.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.020
Vancouver
Nunes TM, Coelho ALV, Lima CA de M, Papa JP, Albuquerque VHC de. EEG signal classification for epilepsy diagnosis via optimum path forest: a systematic assessment [Internet]. Neurocomputing. 2014 ; 136 103\2013123.[citado 2025 nov. 27 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2014.01.020

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