EEG Sinyallerinden EOG Gürültülerini Yok Etmek için Lineer ve Geniş Lineer Kompleks Değerli En Küçük Ortalama Kare Algoritmaları Tabanlı Bir Adaptif Gürültü Yok Etme Sistemi
Bu çalışmada, elektroensefalografi (EEG) sinyallerinden elektrookülografi (EOG) gürültülerinin çıkarılması için lineer ve geniş lineer (WL) kompleks değerli en küçük ortalama kare (CLMS) algoritmaları tabanlı bir adaptif gürültü yok etme sistemi (ANC) tasarlanmıştır. Öncelikle ölçülen gerçek değerli EOG ve EEG sinyalleri (Fp1 ve Fp2), kompleks düzlemde bir kompleks sinyal olarak modellenir. Daha sonra, önerilen gürültü yok etme sistemi kullanılarak EOG gürültüleri EEG sinyallerinden kompleks düzlemde yok edilir. Bu sinyallerin kompleks düzlemde ifade edilmesi; EOG gürültülerini, iki EEG kanalından aynı anda yok etmemizi sağlar. Ayrıca bu çalışmada; kompleks değerli EEG sinyalinin dairesel olmayan bir davranış sergilediği ve durumda WL-CLMS algoritmasının ANC sistemin başarımını, reel değerli en küçük ortalama kare (LMS) ve CLMS algoritmalarına kıyasla artırdığı gösterilmiştir. Benzetim sonuçları önerilen yaklaşımı desteklemektedir.
___
- [1] Kumar A., Ahamed S.R., Removal of EOG artifacts from single channel EEG signals using combined singular spectrum analysis and adaptive noise canceler. IEEE sensor Journal, 16: 23 (2016), 8279-8287.
- [2] Guerrero-Mosquera C., Nvaia-Vazquez A., Automatic removal of ocular artefacts using adaptive filtering and independent component analysis for electroencephalogram data. IET Signal Processing, 6: 2 (2010) 99-106.
- [3] Verleger R., Gasser T., Möcks J., Correction of EOG artifacts in event-related potentials of the EEG: Aspects of reliability and validity. Psychophysiology, 19: 4 (1982), 472-480.