Narzędzia help

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
first previous next last
cannonical link button

http://yadda.icm.edu.pl:80/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-article-BSL7-0031-0044

Czasopismo

Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna

Tytuł artykułu

Wykorzystanie analizy składowych niezależnych do usuwania niepożądanych komponentów z sygnałów EEG

Autorzy Górecka, J. 
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
EN The application of Independent Component Analysis (ICA) approach for removal of undesired components from EEG signals
Języki publikacji PL
Abstrakty
PL W artykule przedstawiono analizę składowych niezależ- (ICA) jako narzędzie do separacji i usuwania niepożądanych komponentów z zapisu EEG. Do wykrywania i usuwania artefaktów (mruganie powiek, artefakty mięśniowe) z danych EEG wykorzystano następujące algorytmy: HJ, Cichockiego oraz Infomax.
EN The Independent Componemnt Analysis (ICA) was applied for separation and removal of undesired components from EEG signals. The following algotithms was exploited.: HJ, Cichocki and Infomax in order to detect and remove some artifacts (eye blinks, muscle activity).
Słowa kluczowe
PL zapis EEG   artefakty  
EN EEG recording   artifacts  
Wydawca Jacek Doskocz
Czasopismo Acta Bio-Optica et Informatica Medica. Inżynieria Biomedyczna
Rocznik 2009
Tom Vol. 15, nr 1
Strony 87--90
Opis fizyczny Bibliogr. 12 poz.
Twórcy
autor Górecka, J.
  • Zakład Teorii Sterowania i Technik Symulacyjnych, Instytut Automatyki Przemysłowej. Zachodniopomorski Universytet Technologiczny w Szczecinie, ul. 26 kwietnia 10, 71-126 Szczecin, tel. +48 (0) 91 449 54 11, gorecka@ps.pl
Bibliografia
1. J. Majkowski: Elektroencefalografia kliniczna, Państwowy Zakład Wydawnictw Lekarskich, Warszawa 1986.
2. A. Cichocki, S. Amari: Adaptive Blind Signal and Image Processing: Learning Algorithms and Applications, Wiley 2003.
3. C. Jutten, J. Herault: Blind separation of sources, Part I: An adaptive algorithm based on neuromimetic architecture, Signal Processing, vol. 24, 1991, s. 1-10.
4. P. Comon: Independent component analysis - a new concept?, Signal Processing, Elsevier, vol. 36,1994, s. 287-314.
5. M. Girolami: Self-organizing artificial neural network for signal separation, Phd thesis, Department of Computing and Information Systems, Paisley University, Scotland 1997.
6. A.J. Bell, T.J. Sejnowski: An information - Maximization approach to blind separation and blind deconvolution, Neural Computation, vol. 7, 1995, s. 1129-1159.
7. S. Osowski: Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2006.
8. A. Cichocki, R.E. Bogner, L. Moszczyński, K. Pope: Modified Herault-Jutten algorithms for blind separation of sources, Digital Signal Processing, vol. 7, 1997, s. 80-93.
9. http://www.mathworks.com/
10. http://sccn.ucsd.edu/eeglab/
11. A. Cichocki, S. Amari, K. Siwek, T. Tanaka, Anh Huy Phan: ICALAB Toolboxes, http://www.bsp.brain.ri-ken.jp/ICALAB.
12. http://biosig.sourceforge.net/index.html
Kolekcja BazTech
Identyfikator YADDA bwmeta1.element.baztech-article-BSL7-0031-0044
Identyfikatory