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

Yıl 2018, Cilt: 6 Sayı: 1, 205 - 219, 30.03.2018

Engin Cemal Mengüç , Salim Çınar , Nurettin Acır

https://doi.org/10.29109/http-gujsc-gazi-edu-tr.335575

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

Kompleks düzlem, Gürültü yok etme, Geniş lineer model

Kaynakça

• [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.