Adaptif filtrelerin EEG işaretlerine uygulanması

Abstract

ÖZET YÜKSEK LİSANS TEZİ ADAPTIF FİLTRELERİN EEG İŞARETLERİNE UYGULANMASI FATİH DÖLEK KSÜ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ELEKTRONİK ANABİLİM DALI Danışman :Doç. Dr. M.KemaI KIYMIK Yıl: 1999, Sayfa:88 Jüri : Doç. Dr. M.Kemal KIYMIK : Doç. Dr. H. Rıza ÖZÇALIK : Doç. Dr. Adnan KÜÇÜKÖNDER Adaptif filtreler esas olarak FIR filtre yapısı ile gerçekleştirilir. Geleneksel olarak adaptif filtre uygulamalarında LMS algoritması çok yaygın olarak kullanılır. Bu yaklaşım gürültülü EEG işaretinin olduğu birincil girişle referans giriş arasındaki ortalama karesel hatayı minimuma getirir. Referans giriş genellikle beyaz gürültüdür. LMS algoritması keyfi olarak seçilen adım parametresi ile çalışır. Adım parametresi yaklaşımı wiener ağırlıkları ile ilgili olarak ağırlaştırıcı katsayı vektörünü verir. Adaptif filtrenin ağırlaştırıcı katsayılarının güncelleştirecek bir algoritma geliştirmek için optimum wiener çözümü olarak steepest- descent (adımlı azalım) metoduyla modifiye edilen normal denklemler kullandır. Bu yöntem iyi bilinen bir optimizasyon teorisidir. Biyoelektriksel işaretler çoğunlukla band sınırlı spektruma sahiptir. Pratikte sinyalin kaydedilmesinde biyolojik ve çevreden kaynaklanan gürültü işarete karışır. Adaptif filtreleme tekniği çoğu biyomedikal uygulamalarda faydalıdır. Adaptif işaret işleme uygulamalarından biride gürültülü işaretten esas işaretin elde edilmesidir. Bu çalışmada EEG işaretlerindeki gürültünün azaltılması amacıyla LMS algoritması ile adaptif wiener filtresi gerçekleştirildi. İşaretlerin güç spektrumları elde edildi. Hastalığın doğru belirlenmesi için de işaretin güç spektrumu önemlidir. Anahtar Kelimeler; Adaptif Filtreleme, Wiener Filtre, LMS Algoritması, EEG İşaretleri (Elektroensefalogram), Optimum FIR Filtre.

ABSTRACT MSc THESIS APPLICATION OF ADAPTIVE FILTERS TO EEG SIGNALS FATİH DOLEK DEPARTMENT OF ELECTRONIC INSTITUTE OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES UNIVERSITY OF KAHRAMANMARAŞ SUTCU IMAM Supervisor : Assoc. Prof. Dr. M. Kemal KIYMIK Year: 1999, Page: 88 Jury : Assoc. Prof. Dr. Dr. M. Kemal KIYMIK : Assoc. Prof. Dr. H. Rıza ÖZÇALIK : Assoc. Prof. Dr. Adnan KÜÇÜKÖNDER Presently, adaptive signal processing is mainly performed with FIR filter structure. Traditionally, LMS algorithm is the more commonly used algorithm in adaptive filtering applications. This algorithm essentially minimizes the mean squared error between a primary input, which is the noisy EEG, and a reference input, which is the usually white noise. LMS algorithm is to perform arbitrary step size parameter. Step size parameter yields recursive equations for weighted coefficient vector about the wiener weight. To develop a recursive algorithm for updating the tap weights of the adaptive filter, first the normal equation which is defining the optimum Wiener solution is modified through the use of the method of steepest- descent, a well - known technique in optimization theory. Biological signals usually have a band - limited spectrum. Signal recording in practice are corrupted by noise from biological and environmental sources. Adaptive filtering technique is useful in many biomedical applications. One of the applications of adaptive signal processing is the detection of desired signal from the noisy EEG signals. In this study, in order to noise cancelation in EEG signals, adaptive wiener filter with LMS algorithm is realised. Power spectrum of signals obtained. It is important that true detection of diseases and also dedection of power spectrum of signals. Keywords: Adaptive Filtering, Wiener Filter, LMS Algorithm, EEG Signals (Electroencephalogram), Optimum FIR Filter. II