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dc.date.accessioned 2012-09-26T12:44:01Z
dc.date.available 2012-09-26T12:44:01Z
dc.date.issued 2003
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21512
dc.description.abstract The estimation of the instant location and strength of sources takes a considerable importance for many areas of sensor space-array processing, e.g., brain activity in non-invasive electro-medicine. State-space models are a well suited framework for solving that dynamic estimation problem and they are in the core of our studies. Related to brain electrical activity, the state estimation problem can be solved by analyzing spatio-temporal data provided by EEG/MEG measures. Nonlinear Kalman-like filter is proposed for estimating locustemporal data related to electrical activity in the brain. The experimental framework is described. en
dc.format.extent 71-75 es
dc.language en es
dc.subject EEG/MEG en
dc.subject Signal processing es
dc.subject source estimation en
dc.title EEG/MEG Kalman-like source estimation en
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Bria, Oscar N. es
sedici.description.note Eje: Procesamiento de Señales es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2003-05 es
sedici.relation.event V Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)