Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu hem doğru hastalık hem de işaretin güç spektrumunun tespiti için önemlidir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu çalışmada EEG işaretlerinde gürültü bastırılması için LMS algoritmalı Wiener süzgeci gerçekleştirilmiştir. Biyolojik işaretler genelde band sınırlı spektruma sahiptirler. Pratikte kaydedilen işaretlere biyolojik ve çevresel kaynaklardan gürültü karışmaktadır. Uyarlamalı süzgeçleme tekniği bir çok biyomedikal uygulamaları için kullanışlıdır. Uyarlamalı işaret işleme uygulamalarından birisi de gürültülü EEG işaretlerinden istenen işaretin tespit edilmesidir. Bu hem doğru hastalık hem de işaretin güç spektrumunun tespiti için önemlidir.
Abstract
In this study, in order to noise cancellation in EEG signals, adaptive Wiener filter with LMS algorithm is realized. Biological signals usually have a band - limited spectrum. Signal recording in practice are corrupted by noise from biological and environmental sources. Adaptive filtering technique is useful in many biomedical applications. One of the applications of adaptive signal processing is the detection of desired signal from the noisy EEG signals. It is important that true detection of diseases and also detection of power spectrum of signals