- Tytuł:
-
Usuwanie artefaktów z danych EEG przy użyciu analizy składowych niezależnych
Removal of artifacts from EEG data by means of Independent Component Analysis - Autorzy:
-
Górecka, J.
Kaszyński, R. - Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/158376.pdf
- Data publikacji:
- 2008
- Wydawca:
- Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
- Tematy:
-
ślepa separacja sygnałów
analiza składowych niezależnych (ICA)
sygnały EEG
artefakt
blind signal separation
independent component analysis
EEG data
artifacts - Opis:
-
Celem przedstawionych wyników badań jest eliminacja wybranych niepożądanych sygnałów przy użyciu analizy składowych niezależnych. W artykule przedstawiono następujące algorytmy BSS (z ang. Blind Signal Separation): HJ oraz Infomax jako narzędzia do separacji i usuwania wybranej grupy artefaktów (mruganie powiek, artefakty mięśniowe) z przebiegów EEG. Jak udowodniono w eksperymentach proponowane algorytmy adaptacyjne mogą efektywnie wykrywać i usuwać wybrane artefakty z przebiegów EEG.
The aim of the performed investigations is to remove selected undesired signals by means of ICA approach. In the paper there are presented the following algorithms BSS (Blind Signal Separation): HJ and Infomax for separation and removal of selected group of artifacts (eye blinks, muscle activity) from EEG recordings. It has been proved in the experiments which are described in the paper that the proposed adaptive algorithms can effectively detect and remove these selected artifacts from EEG recordings. - Źródło:
-
Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 12, 12; 827-830
0032-4140 - Pojawia się w:
- Pomiary Automatyka Kontrola
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł