Removal of EOG Artifacts from EEG Recordings Using Stationary Subspace Analysis
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-01-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
An effective approach is proposed in this paper to remove ocular artifacts from the raw EEG recording.
The proposed approach first conducts the blind source separation on the raw EEG recording by the stationary subspace analysis (SSA) algorithm.
Unlike the classic blind source separation algorithms, SSA is explicitly tailored to the understanding of distribution changes, where both the mean and the covariance matrix are taken into account.
In addition, neither independency nor uncorrelation is required among the sources by SSA.
Thereby, it can concentrate artifacts in fewer components than the representative blind source separation methods.
Next, the components that are determined to be related to the ocular artifacts are projected back to be subtracted from EEG signals, producing the clean EEG data eventually.
The experimental results on both the artificially contaminated EEG data and real EEG data have demonstrated the effectiveness of the proposed method, in particular for the cases where limited number of electrodes are used for the recording, as well as when the artifact contaminated signal is highly nonstationary and the underlying sources cannot be assumed to be independent or uncorrelated.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zeng, Hong& Song, Aiguo. 2014. Removal of EOG Artifacts from EEG Recordings Using Stationary Subspace Analysis. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048936
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zeng, Hong& Song, Aiguo. Removal of EOG Artifacts from EEG Recordings Using Stationary Subspace Analysis. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048936
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zeng, Hong& Song, Aiguo. Removal of EOG Artifacts from EEG Recordings Using Stationary Subspace Analysis. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048936
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048936
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر