Análisis de reducción de ruido en señales EEG orientado al reconocimiento de patrones
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Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
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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.
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.
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.