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

Nurettin ACIR, (Bursa Teknik Üniversitesi, Doğa Bilimleri, Mimarlık ve Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, 16190, BURSA)
Salim ÇINAR, (Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, 51245, NİĞDE)
Engin Cemal MENGÜÇ (Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü, 51245, NİĞDE)
Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji
3 0
Yıl: 2018 Cilt: 6 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 205 - 219 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

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

Öz:
Bu çalışmada, elektroensefalografi (EEG) sinyallerinden elektrookülografi (EOG) gürültülerinin çıkarılması için lineer ve geniş lineer kompleks değerli en küçük ortalama kare algoritmaları tabanlı bir adaptif gürültü yok etme sistemi tasarlanmıştır. Öncelikle veri kümesinde yer alan reel değerli EOG ve EEG sinyalleri (Fp1 ve Fp2), kompleks düzlemde bir kompleks değerli 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 geniş lineer kompleks değerli en küçük ortalama kare algoritmasının adaptif gürültü yok etme sistemin başarımını, reel değerli ve kompleks değerli en küçük ortalama kare ve algoritmalarına kıyasla artırdığı gösterilmiştir. Benzetim sonuçları önerilen yaklaşımı desteklemektedir
Anahtar Kelime:

An Adaptive Noise Cancellation System Based on Linear and Widely Linear Complex Valued Least Mean Square Algorithms for Removing Electrooculography Artifacts from Electroencephalography Signals

Öz:
In this study, an adaptive noise cancellation (ANC) system based on linear and widely linear (WL) complex valued least mean square (LMS) algorithms is designed for removing electrooculography (EOG) artifacts from electroencephalography (EEG) signals. The real valued EOG and EEG signals (Fp1 and Fp2) given in dataset are primarily expressed as a complex valued signal in the complex domain. Then, using the proposed ANC system, the EOG artifacts are eliminated in the complex domain from the EEG signals. Expression of these signals in the complex domain allows us to remove EOG artifacts from two EEG channels simultaneously. Moreover, in this study, it has been shown that the complex valued EEG signal exhibits non-circular behavior, and in the case, the WL-CLMS algorithm enhances the performance of the ANC system compared to real-valued LMS and CLMS algorithms. Simulation results support the proposed approach
Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık
  • [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] Fatourechi M., Bashashati A., Ward R.K., Birch G.E., EMG and EOG artifacts in brain computer interface systems: A survey, Clinical Neurophysiology, 118: 3 (2007) 480–494.
  • [4] 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.
  • [5] Woestenburg J.C., Verbaten M.N., Slangen J.L., The removal of the eye-movement artifact from the EEG by regression analysis in the frequency domain, Biol. Psychol., 16:1 (1983), 127-147.
  • [6] Svensson O., Tracking of changes in latency and amplitude of the evoked potential by using adaptive LMS filters and exponential averagers, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 40: 10, (1993) 1074-1079.
  • [7] James C.J., Hagan M. T., Jones R.D., Bones P.J., Carroll G.J., Multireference adaptive noise canceling applied to the EEG, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 44: 8, (1997) 775-779.
  • [8] Sriraam N., Eswaran C., An Adaptive Error Modeling Scheme for the Lossless Compression of EEG Signals, IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 12: 5, (2008) 587-594.
  • [9] Deneux T., Faugeras O., EEG-fMRI Fusion of Paradigm-Free Activity Using Kalman Filtering, Neural Computation, 22: 4, (2010) 906–948.
  • [10] Ahirwal M., Kumar K., A., Singh G.K., EEG/ERP Adaptive Noise Canceller Design with Controlled Search Space (CSS) Approach in Cuckoo and Other Optimization Algorithms, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 10: 6, (2013) 1491–1504.
  • [11] Maddirala A.K., Shaik R.A., Removal of EOG Artifacts From Single Channel EEG Signals Using Combined Singular Spectrum Analysis and Adaptive Noise Canceler, IEEE Sensors Journal, 16: 23, (2016) 8279–8287.
  • [12] Kim C.S., Sun J., Liu D., Wang Q., Paek S.G., Removal of ocular artifacts using ICA and adaptive filter for motor imagery-based BCI, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, (2017), Doi: 10.1109/TCBB.2013.119.
  • [13] Mandic D.P., Goh V.S.L., Complex Valued Nonlinear Adaptive Filters: Noncircularity, Widely Linear and Neural Models. John Wiley & Sons, 2009.
  • [14] Widrow B., McCool J., Ball M., The complex LMS algorithm, Proceedings of the IEEE, 63: 4 (1975) 719-720.
  • [15] Picinbono B., Chevalier P., Widely linear estimation with complex data. IEEE Transactions on Signal Processing, 43: 8 (1995), 2030-2033.
  • [16] Schreier P.J., Scharf L.L., Second-order analysis of improper complex random vectors and processes. IEEE Transactions on Signal Processing, 51: 3 (2003), 714-725.
  • [17] Douglas S.C., Widely-linear recursive least-squares algorithm for adaptive beamforming. In IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2009, 2041-2044.
  • [18] Javidi S., Pedzisz M.S., Goh P., Mandic, D.P. The augmented complex least mean square algorithm wit application to adaptive prediction problems. In the I Cognitive Information Processing Systems Conference, 2008.
  • [19] Douglas S.C., Mandic D.P., Performance analysis of the conventional complex LMS and augmented complex LMS algorithms. In 2010 IEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP), 2010, 3794-3797.
  • [20] Jelfs B., Mandic D.P., Douglas S.C. An adaptive approach for the identification of improper complex signals. Signal Processing, 92: 2 (2012), 335-344.
  • [21] Xia Y., Mandic D.P., Sayed A.H., An Adaptive Diffusion Augmented CLMS Algorithm for Distributed Filtering of Noncircular Complex Signals. IEEE Signal Processing Letters, 18: 11 (2011), 659-662.
  • [22] Xia Y., Douglas S.C., Mandic D.P., Widely linear adaptive frequency estimation in three-phase power systems under unbalanced voltage sag conditions. In The 2011 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2011, 1700-1705.
  • [23] Shi Y.M., Huang L., Qian C., So H.C., Shrinkage Linear and Widely Linear Complex-Valued Least Mean Squares Algorithms for Adaptive Beamforming, IEEE Transactions on Signal Processing, 63: 1, (2015) 119–131.
  • [24] Zhang Y., Xiao S., Huang D., Sun D., Liu L., Cui H., l 0-norm penalised shrinkage linear and widely linear LMS algorithms for sparse system identification, IET Signal Processing, 11: 1, (2017) 86–94.
  • [25] Neeser F.D., Massey J.L., Proper complex random processes with applications to information theory. IEEE Transactions on Information Theory, 39: 4 (1993), 1293-1302.
  • [26] Pavon M., A new formulation of stochastic mechanics, Physics Letters A, 209: 3-4 (1995), 143-149.
  • [27] Picinbono B., Bondon P., Second-order statistics of complex signals. IEEE Transactions on Signal Processing, 45: 2 (1997), 411-420.
  • [28] Adali T., Schreier P.J., Scharf L.L., Complex-valued signal processing: The proper way to deal with impropriety. IEEE Transactions on Signal Processing, 59:11 (2011), 5101-5125.
  • [29] Javidi S., Mandic D.P., Took C.C, Cichocki A., S. Kurtosis based blind sourceextraction of complex noncircular signals with application in EEG artifactremoval in real-time. Frontiers in Neuroscience, 5: 105 (2011), 1-18.
  • [30] Goldberger A.L., Amaral L.A.N., Glass L., Hausdorff J.M., Ivanov P.C., Mark R.G., Stanley H.E., PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation, 101: 23 (2000), 215-220.
  • [31] Citi L., Poli R., Cinel C., Documenting, modelling and exploiting P300 amplitude changes due to variable target delays in Donchin’s speller. Journal of Neural Engineering, 7: 5 (2010), 056006.
  • [32] Wang Z., Xu P., Liu T., Tian Y., Lei X., Yao D., Robust removal of ocular artifacts by combining Independent Component Analysis and system identification. Biomedical Signal Processing and Control, 10 (2014), 250–259.
  • [33] Çınar S., Acır N, A novel system for automatic removal of ocular artefacts in EEG by using outlier defection methods and independent component analysis. Expert Systems with Applications, 68 (2017), 36-44.
APA ACIR N, ÇINAR S, Menguc E (2018). 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. , 205 - 219.
Chicago ACIR NURETTİN,ÇINAR SALIM,Menguc Engin Cemal 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. (2018): 205 - 219.
MLA ACIR NURETTİN,ÇINAR SALIM,Menguc Engin Cemal 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. , 2018, ss.205 - 219.
AMA ACIR N,ÇINAR S,Menguc E 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. . 2018; 205 - 219.
Vancouver ACIR N,ÇINAR S,Menguc E 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. . 2018; 205 - 219.
IEEE ACIR N,ÇINAR S,Menguc E "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." , ss.205 - 219, 2018.
ISNAD ACIR, NURETTİN vd. "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". (2018), 205-219.
APA ACIR N, ÇINAR S, Menguc E (2018). 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. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 6(1), 205 - 219.
Chicago ACIR NURETTİN,ÇINAR SALIM,Menguc Engin Cemal 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. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji 6, no.1 (2018): 205 - 219.
MLA ACIR NURETTİN,ÇINAR SALIM,Menguc Engin Cemal 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. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, vol.6, no.1, 2018, ss.205 - 219.
AMA ACIR N,ÇINAR S,Menguc E 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. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji. 2018; 6(1): 205 - 219.
Vancouver ACIR N,ÇINAR S,Menguc E 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. Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji. 2018; 6(1): 205 - 219.
IEEE ACIR N,ÇINAR S,Menguc E "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." Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, 6, ss.205 - 219, 2018.
ISNAD ACIR, NURETTİN vd. "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". Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji 6/1 (2018), 205-219.
Sayfa Oluşturulma Tarihi
23-04-2024 5:2

İLETİŞİM

TÜBİTAK ULAKBİM TR Dizin

Yüzüncüyıl, İşçi Blokları Mahallesi

Muhsin Yazıcıoğlu Caddesi No:51/C

06530 Çankaya / ANKARA +90 (312) 298 92 00

trdizin@tubitak.gov.tr

TÜBİTAK ULAKBİM Ulusal Akademik Ağ ve Bilgi Merkezi Cahit Arf Bilgi Merkezi © Tüm Hakları Saklıdır. Gizlilik Politikası Kullanım Şartları