PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Dekompozycja sygnałów EEG w dziedzinie czasu przy zastosowaniu transformacji Hilberta-Huanga HHT

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Decomposition of EEG signal in the time-domain using a Hilbert-Huang transformation HHT
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Do dekompozycji sygnałów EEG w dziedzinie czasu zastosowana została empiryczna metoda EMD (ang. Empirical Mode Decomposition), która w wersji rozszerzonej o transformację Hilberta funkcjonuje pod nazwą transformacji HHT (ang. Hilbert-Huang Transform). Transformacja ta umożliwia poprawną dekompozycję sygnału EEG na sumę quasi-harmonicznych składowych, których amplitudy oraz częstotliwości są parametrycznymi funkcjami czasu. W przeciwieństwie do stosowanych aktualnie w diagnostyce transformacji Fouriera DFT oraz STFT nadaje się ona do analizy zjawisk o charakterze zarówno nieliniowym jak i niestacjonarnym.
EN
An Empirical Mode Decomposition method extended with the Hilbert transform (Hilbert-Huang Transform) was used for EEG decomposition in time domain. This transformation allows for proper EEG signal decomposition into quasi-harmonic components that amplitudes and frequencies are time dependence functions. In contrast to commonly used in diagnostic’s DFT and STFT transformations, proposed method is suitable for non-stationary and nonlinear phenomenon’s.
Rocznik
Strony
33--36
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., rys., wykr.
Twórcy
autor
  • AGH Akademia Górniczo- Hutnicza, Katedra Metrologii i Elektroniki, al. Mickiewicza 30, 30- 059 Kraków
autor
  • AGH Akademia Górniczo- Hutnicza, Katedra Metrologii i Elektroniki, al. Mickiewicza 30, 30- 059 Kraków
autor
  • AGH Akademia Górniczo- Hutnicza, Katedra Metrologii i Elektroniki, al. Mickiewicza 30, 30- 059 Kraków
Bibliografia
  • [1] Augustyniak P., Przetwarzanie sygnałów elektrodiagnostycznych, Uczelniane Wydawnictwa Naukowo-Dydaktyczne AGH, Kraków, (2001)
  • [2] Thompson M., Thomson L., Neurofeedback – Wprowadzenie do podstawowych koncepcji psychofizjologii stosowanej. Wydawnictwo. Biomed Neurotechnologie, Wrocław 2012
  • [3] Rodrigues J.P., Rosa A., EEG Biofeedback: Viability and Future Directions, Z.S. Hippe et al. (Eds): Human – Computer System Interaction, AISC 98, Part I, pp.555-570, Springer Verlag (2012)
  • [4] Huang N. E. et al., The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis, The Royal Society – Proc. R. Soc. Lond. A (1998), 454, s. 903-995
  • [5] Feldman M., Hilbert Transform Applications in Mechanical Vibration, WILEY, ISBN: 9780470978276, (2011)
  • [6] Zieliński T.P., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów – Od teorii do zastosowań, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, ISBN: 9788320616408, (2009)
  • [7] Braun S., Feldman M., Decomposition of non-stationary signals into varying time scales: Some aspects of the EMD and HVD methods, ELSEVIER – Mechanical Systems and Signal Processing 25 (2011), s. 2608-2630
  • [8] Feldman M., Analytical basics of the EMD: Two harmonics decomposition, ELSEVIER – Mechanical Systems and Signal Processing 23 (2009), s. 2059-2071
  • [9] Serzysko B., Sławik P., Modelowanie sygnałów drgań oraz odkształceń rurociągów wywołanych oddziaływaniami parasejsmicznymi gruntu, Praca dyplomowa magisterska, Materiały niepublikowane, AGH Kraków (2014)
  • [10] Matlab User’s Guide, The Mathworks Inc.
  • [11] Schalk G., at all, BCI2000: A General-Purpose Brain-Computer Interface (BCI) System. IEEE Transactions on Biomedical Engineering 51(6):1034-1043, (2004)
  • [12] Goldberger A.L. at all, PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: Components of a New Research Resource for Complex Physiologic Signals. Circulation 101(23): e215-e220 Circulation Electronic Pages, June 13, (2000), http://circ.ahajournals.org/cgi/content/full/101/23/e215
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-d1d50804-607b-46d0-95bf-63db0df245b0
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.