सिर की हरकतों से उत्पन्न ईईजी कलोपाधियों का स्वचालित पता लगाना जायरोकॉप्स का उपयोग करके
नूरी जावित
अद्यतन किया गया
7 नव॰ 2010
सिर की हरकतों से उत्पन्न ईईजी कलोपाधियों का स्वचालित पता लगाना जायरोकॉप्स का उपयोग करके
नूरी जावित
अद्यतन किया गया
7 नव॰ 2010
सिर की हरकतों से उत्पन्न ईईजी कलोपाधियों का स्वचालित पता लगाना जायरोकॉप्स का उपयोग करके
नूरी जावित
अद्यतन किया गया
7 नव॰ 2010
एस. ओ'रेगन। इलेक्ट्री. इंजी. विभाग, यूनिवर्सिटी कॉलेज कॉर्क, कॉर्क, आयरलैंड
अमूर्त (Abstract)
एम्युलेटरी ईईजी (EEG) प्रणाली में सिर के संचलन (मूवमेंट) की कलाकृतियों (आर्टिफैक्ट्स) के विश्वसनीय पता लगाने की आवश्यकता को पिछले काम में प्रदर्शित किया गया है। इस शोध पत्र में हम ईईजी में आर्टिफैक्ट्स का पता लगाने के लिए गायरोस्कोप के उपयोग का प्रस्ताव करते हैं। गायरोस्कोप संकेतों से कई प्रकार की विशेषताएं निकाली जाती हैं और म्यूचुअल इंफॉर्मेशन इवैल्यूएशन फंक्शन का उपयोग करके उन्हें श्रेणीबद्ध किया जाता है। इसके बाद रैखिक विभेदक विश्लेषण (लीनियर डिस्क्रिमिनेशन एनालिसिस) का उपयोग सामान्य ईईजी और आर्टिफैक्ट्स के बीच अंतर करने के साधन के रूप में किया जाता है। गायरोस्कोप फीचर सिग्नल्स पर सपोर्ट वेक्टर मशीन क्लासिफायर भी लागू किया जाता है। परिणाम सामान्य ईईजी से निकाले गए गायरोस्कोप फीचर्स और सिर के संचलन से उत्पन्न होने वाले आर्टिफैक्ट्स से निकाले गए फीचर्स के बीच अच्छे अलगाव को दर्शाते हैं, जो सिर के संचलन के आर्टिफैक्ट्स के वर्गीकरण में गायरोस्कोप संकेतों को फीचर्स के रूप में शामिल करने का एक मजबूत तर्क प्रदान करते हैं।पूरी रिपोर्ट पढ़ने के लिए यहां क्लिक करें
एस. ओ'रेगन। इलेक्ट्री. इंजी. विभाग, यूनिवर्सिटी कॉलेज कॉर्क, कॉर्क, आयरलैंड
अमूर्त (Abstract)
एम्युलेटरी ईईजी (EEG) प्रणाली में सिर के संचलन (मूवमेंट) की कलाकृतियों (आर्टिफैक्ट्स) के विश्वसनीय पता लगाने की आवश्यकता को पिछले काम में प्रदर्शित किया गया है। इस शोध पत्र में हम ईईजी में आर्टिफैक्ट्स का पता लगाने के लिए गायरोस्कोप के उपयोग का प्रस्ताव करते हैं। गायरोस्कोप संकेतों से कई प्रकार की विशेषताएं निकाली जाती हैं और म्यूचुअल इंफॉर्मेशन इवैल्यूएशन फंक्शन का उपयोग करके उन्हें श्रेणीबद्ध किया जाता है। इसके बाद रैखिक विभेदक विश्लेषण (लीनियर डिस्क्रिमिनेशन एनालिसिस) का उपयोग सामान्य ईईजी और आर्टिफैक्ट्स के बीच अंतर करने के साधन के रूप में किया जाता है। गायरोस्कोप फीचर सिग्नल्स पर सपोर्ट वेक्टर मशीन क्लासिफायर भी लागू किया जाता है। परिणाम सामान्य ईईजी से निकाले गए गायरोस्कोप फीचर्स और सिर के संचलन से उत्पन्न होने वाले आर्टिफैक्ट्स से निकाले गए फीचर्स के बीच अच्छे अलगाव को दर्शाते हैं, जो सिर के संचलन के आर्टिफैक्ट्स के वर्गीकरण में गायरोस्कोप संकेतों को फीचर्स के रूप में शामिल करने का एक मजबूत तर्क प्रदान करते हैं।पूरी रिपोर्ट पढ़ने के लिए यहां क्लिक करें
एस. ओ'रेगन। इलेक्ट्री. इंजी. विभाग, यूनिवर्सिटी कॉलेज कॉर्क, कॉर्क, आयरलैंड
अमूर्त (Abstract)
एम्युलेटरी ईईजी (EEG) प्रणाली में सिर के संचलन (मूवमेंट) की कलाकृतियों (आर्टिफैक्ट्स) के विश्वसनीय पता लगाने की आवश्यकता को पिछले काम में प्रदर्शित किया गया है। इस शोध पत्र में हम ईईजी में आर्टिफैक्ट्स का पता लगाने के लिए गायरोस्कोप के उपयोग का प्रस्ताव करते हैं। गायरोस्कोप संकेतों से कई प्रकार की विशेषताएं निकाली जाती हैं और म्यूचुअल इंफॉर्मेशन इवैल्यूएशन फंक्शन का उपयोग करके उन्हें श्रेणीबद्ध किया जाता है। इसके बाद रैखिक विभेदक विश्लेषण (लीनियर डिस्क्रिमिनेशन एनालिसिस) का उपयोग सामान्य ईईजी और आर्टिफैक्ट्स के बीच अंतर करने के साधन के रूप में किया जाता है। गायरोस्कोप फीचर सिग्नल्स पर सपोर्ट वेक्टर मशीन क्लासिफायर भी लागू किया जाता है। परिणाम सामान्य ईईजी से निकाले गए गायरोस्कोप फीचर्स और सिर के संचलन से उत्पन्न होने वाले आर्टिफैक्ट्स से निकाले गए फीचर्स के बीच अच्छे अलगाव को दर्शाते हैं, जो सिर के संचलन के आर्टिफैक्ट्स के वर्गीकरण में गायरोस्कोप संकेतों को फीचर्स के रूप में शामिल करने का एक मजबूत तर्क प्रदान करते हैं।पूरी रिपोर्ट पढ़ने के लिए यहां क्लिक करें
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