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Análisis de reducción de ruido en señales eeg orientado al reconocimiento de patrones

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248-Manuscrito-408-1-10-20170214.pdf (495.0Kb) 
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Análisis de reducción de ruido en señales eeg orientado al reconocimiento de patrones
Fecha
2008-12-07
Autor(es)
Guarnizo-Lemus, Cristian

Citación

       
TY - GEN T1 - Análisis de reducción de ruido en señales eeg orientado al reconocimiento de patrones AU - Guarnizo-Lemus, Cristian Y1 - 2008-12-07 UR - http://hdl.handle.net/20.500.12622/817 AB - En este artículo se presenta un estudio sobre la reducción de ruido de fondo (electrónico) en señales electroencefalográficas (EEG) utilizando la transformada wavelet, asumiendo que las características extraídas son susceptibles al ruido inherente en la señal ycomún entre clases. Adicionalmente se observa la incidencia en la separación de las muestras en el espacio de características a partir de un clasificador bayesiano lineal. Se obtiene un incremento del1% en la media del porcentaje de acierto, al realizar la reducción de ruido en la identificación de dos estados funcionales. ER - @misc{20.500.12622_817, author = {Guarnizo-Lemus Cristian}, title = {Análisis de reducción de ruido en señales eeg orientado al reconocimiento de patrones}, year = {2008-12-07}, abstract = {En este artículo se presenta un estudio sobre la reducción de ruido de fondo (electrónico) en señales electroencefalográficas (EEG) utilizando la transformada wavelet, asumiendo que las características extraídas son susceptibles al ruido inherente en la señal ycomún entre clases. Adicionalmente se observa la incidencia en la separación de las muestras en el espacio de características a partir de un clasificador bayesiano lineal. Se obtiene un incremento del1% en la media del porcentaje de acierto, al realizar la reducción de ruido en la identificación de dos estados funcionales.}, url = {http://hdl.handle.net/20.500.12622/817} }RT Generic T1 Análisis de reducción de ruido en señales eeg orientado al reconocimiento de patrones A1 Guarnizo-Lemus, Cristian YR 2008-12-07 LK http://hdl.handle.net/20.500.12622/817 AB En este artículo se presenta un estudio sobre la reducción de ruido de fondo (electrónico) en señales electroencefalográficas (EEG) utilizando la transformada wavelet, asumiendo que las características extraídas son susceptibles al ruido inherente en la señal ycomún entre clases. Adicionalmente se observa la incidencia en la separación de las muestras en el espacio de características a partir de un clasificador bayesiano lineal. Se obtiene un incremento del1% en la media del porcentaje de acierto, al realizar la reducción de ruido en la identificación de dos estados funcionales. OL Spanish (121)
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Resumen
En este artículo se presenta un estudio sobre la reducción de ruido de fondo (electrónico) en señales electroencefalográficas (EEG) utilizando la transformada wavelet, asumiendo que las características extraídas son susceptibles al ruido inherente en la señal ycomún entre clases. Adicionalmente se observa la incidencia en la separación de las muestras en el espacio de características a partir de un clasificador bayesiano lineal. Se obtiene un incremento del1% en la media del porcentaje de acierto, al realizar la reducción de ruido en la identificación de dos estados funcionales.
Abstract
A study on background noise reduction (denoising) on EEG signals using wavelet transform is presented, assuming that extracted features are susceptible to common noise within classes; besides, the feature space separability is compared using a linear Bayesian classifier. An increment of 1% in the average recognition rate is reached performing noise reduction in the identification of two functional states.
Palabras clave
Wavelet; EEG; reducción de ruido
keywords
Wavelet; EEG; denoising.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.12622/817
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