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J-GLOBAL ID：202102222119488870   整理番号：21A0565717

ロバストな可変ステップサイズLMF適応アルゴリズムを用いたEEG信号からの眼アーチファクト除去【JST・京大機械翻訳】

Ocular Artifact elimination from EEG signals using Robust Variable Step Size LMF Adaptive Algorithm

著者 (3件)： Chintala Sridhar (IIT(ISM) Dhanbad,Dept. of Electronics Engineering,Dhanbad,India) ,  Kumar Ankit (BIT Mesra,Dept.of ECE,Deoghar,India) ,  Thangaraj Jaisingh (IIT(ISM) Dhanbad,Dept. of Electronics Engineering,Dhanbad,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： INDICON  ページ： 1-5  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最小平均4次(LMF)アルゴリズムは,他の従来の適応フィルタリングアルゴリズムと比較して,小さな勾配下降ステップサイズを用いて,より良い定常状態挙動を達成できる。しかし,収束速度はより小さな固定ステップサイズにより影響を受けた。本論文では,瞬時誤差信号に従って収束速度と定常状態挙動の両方を達成するためにロバスト可変ステップサイズ-LMF(RVSS-LMF)アルゴリズムを提案した。提案したRVSS-LMFアルゴリズムを,生の脳波(EEG)信号からの眼アーチファクトの除去のための雑音キャンセラとして用いた。ここでは,水平眼球運動と垂直眼球運動のような参照信号を別々に記録した。これらの信号を推定し,提案アルゴリズムによって処理した。その後,生のEEG信号から推定信号を減算することにより,クリーンEEG信号を得た。提案したRVSS-LMFアルゴリズムは,既存のアルゴリズムと比較して,二乗平均平方根誤差に関してより良い性能を示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  眼球運動 ,  雑音 ,  脳波 ,  基準信号 ,  *ロバスト性 ,  *アーチファクト ,  適応フィルタリング
準シソーラス用語： *適応アルゴリズム ,  収束速度 ,  *ステップサイズ ,  定常状態 ,  *アーチファクト除去 ,  *可変ステップサイズ ,  *脳波信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ロバスト ,  可変ステップサイズ ,  適応アルゴリズム ,  EEG信号 ,  眼 ,  アーチファクト除去