Stima dei parametri statistici dei segnali EEG utilizzando Wavelets
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L'elettroencefalogramma (EEG) è la tecnica standard per indagare l'attività elettrica del cervello in diversi stati psicologici e patologici. L'analisi del segnale dell'elettroencefalogramma (EEG) è un compito impegnativo a causa della presenza di diversi artefatti come gli artefatti oculari (OA) e l'elettromiogramma. Normalmente i segnali EEG rientrano nella gamma di frequenza da DC a 60 Hz e ampiezza di 1-5 µv. Gli artefatti oculari hanno le proprietà statistiche simili ai segnali EEG, spesso interferiscono con il segnale EEG, rendendo così l'analisi dei segnali EEG più complessa. In ...
L'elettroencefalogramma (EEG) è la tecnica standard per indagare l'attività elettrica del cervello in diversi stati psicologici e patologici. L'analisi del segnale dell'elettroencefalogramma (EEG) è un compito impegnativo a causa della presenza di diversi artefatti come gli artefatti oculari (OA) e l'elettromiogramma. Normalmente i segnali EEG rientrano nella gamma di frequenza da DC a 60 Hz e ampiezza di 1-5 µv. Gli artefatti oculari hanno le proprietà statistiche simili ai segnali EEG, spesso interferiscono con il segnale EEG, rendendo così l'analisi dei segnali EEG più complessa. In questo libro, la tecnica di soft thresholding iterativo è stata impiegata utilizzando diverse funzioni wavelet, nella rimozione degli artefatti oculari (OA) presenti nel segnale EEG e ha stimato i parametri statistici del segnale EEG.
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