Articles de revues sur le sujet « EEG DENOISING »
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An, Yang, Hak Keung Lam et Sai Ho Ling. « Auto-Denoising for EEG Signals Using Generative Adversarial Network ». Sensors 22, no 5 (23 février 2022) : 1750. http://dx.doi.org/10.3390/s22051750.
Texte intégralElsherbieny, Zeinab, Nagy Messiha, Adel S. El-Fisawy, Mohamed Rihan et Fathi E. Abd El-Samie. « Efficient Denoising Schemes of EEG Signals ». Menoufia Journal of Electronic Engineering Research 28, no 1 (1 décembre 2019) : 209–13. http://dx.doi.org/10.21608/mjeer.2019.77020.
Texte intégralGrobbelaar, Maximilian, Souvik Phadikar, Ebrahim Ghaderpour, Aaron F. Struck, Nidul Sinha, Rajdeep Ghosh et Md Zaved Iqubal Ahmed. « A Survey on Denoising Techniques of Electroencephalogram Signals Using Wavelet Transform ». Signals 3, no 3 (17 août 2022) : 577–86. http://dx.doi.org/10.3390/signals3030035.
Texte intégralZhao, Haoyan, et Bin Guo. « EEG Signal Denoising Based on Deep Residual Shrinkage Network ». Journal of Physics : Conference Series 2395, no 1 (1 décembre 2022) : 012076. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2395/1/012076.
Texte intégralPERDHANA, HASBIAN FAUZY, et HASBALLAH ZAKARIA. « Pembersihan Artefak EOG dari Sinyal EEG menggunakan Denoising Autoencoder ». ELKOMIKA : Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & ; Teknik Elektronika 10, no 3 (19 juillet 2022) : 639. http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v10i3.639.
Texte intégralYan, Wenqiang, Chenghang Du, Yongcheng Wu, Xiaowei Zheng et Guanghua Xu. « SSVEP-EEG Denoising via Image Filtering Methods ». IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 29 (2021) : 1634–43. http://dx.doi.org/10.1109/tnsre.2021.3104825.
Texte intégralUTHAYAKUMAR, R., et D. EASWARAMOORTHY. « MULTIFRACTAL-WAVELET BASED DENOISING IN THE CLASSIFICATION OF HEALTHY AND EPILEPTIC EEG SIGNALS ». Fluctuation and Noise Letters 11, no 04 (décembre 2012) : 1250034. http://dx.doi.org/10.1142/s0219477512500344.
Texte intégralZhang, Zhen, Xiaoyan Yu, Xianwei Rong et Makoto Iwata. « A Novel Multimodule Neural Network for EEG Denoising ». IEEE Access 10 (2022) : 49528–41. http://dx.doi.org/10.1109/access.2022.3173261.
Texte intégralTurnip, Arjon, et Jasman Pardede. « Artefacts Removal of EEG Signals with Wavelet Denoising ». MATEC Web of Conferences 135 (2017) : 00058. http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201713500058.
Texte intégralLi, Junhua, Zbigniew Struzik, Liqing Zhang et Andrzej Cichocki. « Feature learning from incomplete EEG with denoising autoencoder ». Neurocomputing 165 (octobre 2015) : 23–31. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2014.08.092.
Texte intégralJAYALAXMI, ANEM, et KUMAR G. SATEESH. « DENOISING OF EEG SIGNAL USING FrFT BASED BARLETT WINDOW ». i-manager's Journal on Digital Signal Processing 5, no 1 (2017) : 18. http://dx.doi.org/10.26634/jdp.5.1.13528.
Texte intégralGeetha, G., et S. N. Geethalakshmi. « EEG Denoising using SURE thresholding based on Wavelet Transforms ». International Journal of Computer Applications 24, no 6 (30 juin 2011) : 29–33. http://dx.doi.org/10.5120/2948-3935.
Texte intégralChu, Ruibo, Jian Wang, Qian Zhang et Huanhuan Chen. « An adaptive noise removal method for EEG signals ». Journal of Physics : Conference Series 2414, no 1 (1 décembre 2022) : 012007. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2414/1/012007.
Texte intégralPhadikar, Souvik, Nidul Sinha, Rajdeep Ghosh et Ebrahim Ghaderpour. « Automatic Muscle Artifacts Identification and Removal from Single-Channel EEG Using Wavelet Transform with Meta-Heuristically Optimized Non-Local Means Filter ». Sensors 22, no 8 (12 avril 2022) : 2948. http://dx.doi.org/10.3390/s22082948.
Texte intégralSohaib, Muhammad, Ayesha Ghaffar, Jungpil Shin, Md Junayed Hasan et Muhammad Taseer Suleman. « Automated Analysis of Sleep Study Parameters Using Signal Processing and Artificial Intelligence ». International Journal of Environmental Research and Public Health 19, no 20 (14 octobre 2022) : 13256. http://dx.doi.org/10.3390/ijerph192013256.
Texte intégralNagar, Subham, Ahlad Kumar et M. N. S. Swamy. « Orthogonal features-based EEG signal denoising using fractionally compressed autoencoder ». Signal Processing 188 (novembre 2021) : 108225. http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2021.108225.
Texte intégralN., PADMAJA, BHARATHI M. et SUJATHA E. « A GUI based EEG Signal Denoising using Hilbert Huang Transform ». i-manager’s Journal on Electronics Engineering 7, no 1 (2016) : 25. http://dx.doi.org/10.26634/jele.7.1.8281.
Texte intégralAlbera, L., A. Kachenoura, P. Comon, A. Karfoul, F. Wendling, L. Senhadji et I. Merlet. « ICA-Based EEG denoising : a comparative analysis of fifteen methods ». Bulletin of the Polish Academy of Sciences : Technical Sciences 60, no 3 (1 décembre 2012) : 407–18. http://dx.doi.org/10.2478/v10175-012-0052-3.
Texte intégralŠtastný, Jakub, et Pavel Sovka. « High-Resolution Movement EEG Classification ». Computational Intelligence and Neuroscience 2007 (2007) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2007/54925.
Texte intégralLiang, Shuang, et Lu Li. « Reconstruction of EEG Signal Based on Compressed Sensing and Wavelet Transform ». Applied Mechanics and Materials 734 (février 2015) : 617–20. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.734.617.
Texte intégralLu, Junru, et Na Ni. « Application of Wavelet Transform in The Construction of Short-term Memory EEG Information Transmission Model ». International Journal of Education and Humanities 7, no 3 (23 mars 2023) : 149–52. http://dx.doi.org/10.54097/ijeh.v7i3.6356.
Texte intégralLi, Min, Wuhong Wang, Zhen Liu, Mingjun Qiu et Dayi Qu. « Driver Behavior and Intention Recognition Based on Wavelet Denoising and Bayesian Theory ». Sustainability 14, no 11 (6 juin 2022) : 6901. http://dx.doi.org/10.3390/su14116901.
Texte intégralPratiwi, Nor Kumalasari Caecar, Rita Magdalena, Yunendah Nur Fuadah, Sofia Saidah, Syamsul Rizal et Muhamad Rokhmat Isnaini. « Denoising Sinyal EEG dengan Algoritma Recursive Least Square dan Least Mean Square ». TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol 5, no 2 (27 novembre 2019) : 122–29. http://dx.doi.org/10.15575/telka.v5n2.122-129.
Texte intégralKumar, B. Krishna. « Estimation of Number of Levels of Scaling the Principal Components in Denoising EEG Signals ». Biomedical and Pharmacology Journal 14, no 1 (30 mars 2021) : 425–33. http://dx.doi.org/10.13005/bpj/2142.
Texte intégralZhang, Haoming, Mingqi Zhao, Chen Wei, Dante Mantini, Zherui Li et Quanying Liu. « EEGdenoiseNet : a benchmark dataset for deep learning solutions of EEG denoising ». Journal of Neural Engineering 18, no 5 (1 octobre 2021) : 056057. http://dx.doi.org/10.1088/1741-2552/ac2bf8.
Texte intégralHofmanis, Janis, Olivier Caspary, Valerie Louis-Dorr, Radu Ranta et Louis Maillard. « Denoising Depth EEG Signals During DBS Using Filtering and Subspace Decomposition ». IEEE Transactions on Biomedical Engineering 60, no 10 (octobre 2013) : 2686–95. http://dx.doi.org/10.1109/tbme.2013.2262212.
Texte intégralMartinez-Murcia, Francisco J., Andres Ortiz, Juan Manuel Gorriz, Javier Ramirez, Pedro Javier Lopez-Abarejo, Miguel Lopez-Zamora et Juan Luis Luque. « EEG Connectivity Analysis Using Denoising Autoencoders for the Detection of Dyslexia ». International Journal of Neural Systems 30, no 07 (28 mai 2020) : 2050037. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065720500379.
Texte intégralSardouie, Sepideh Hajipour, Laurent Albera, Mohammad Bagher Shamsollahi et Isabelle Merlet. « An Efficient Jacobi-Like Deflationary ICA Algorithm : Application to EEG Denoising ». IEEE Signal Processing Letters 22, no 8 (août 2015) : 1198–202. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2014.2385868.
Texte intégralXu, Peng, et Dezhong Yao. « A novel method based on realistic head model for EEG denoising ». Computer Methods and Programs in Biomedicine 83, no 2 (août 2006) : 104–10. http://dx.doi.org/10.1016/j.cmpb.2006.06.002.
Texte intégralBalamareeswaran, M., et D. Ebenezer. « Denoising of EEG signals using Discrete Wavelet Transform based Scalar Quantization ». Biomedical and Pharmacology Journal 8, no 1 (30 juin 2015) : 399–406. http://dx.doi.org/10.13005/bpj/627.
Texte intégralAl-Qazzaz, Noor Kamal, Alaa A. Aldoori et A. Buniya. « EEG Neuro-markers to Enhance BCI-based Stroke Patients Rehabilitation ». International Journal on Engineering, Science and Technology 5, no 1 (15 juin 2023) : 42–53. http://dx.doi.org/10.46328/ijonest.139.
Texte intégralKumar, R. Suresh, et P. Manimegalai. « Implementation of Neural Network with ALE for the Removal of Artifacts in EEG Signals ». Current Signal Transduction Therapy 15, no 1 (31 juillet 2020) : 77–83. http://dx.doi.org/10.2174/1574362414666190613142424.
Texte intégralSaavedra, Carolina, Rodrigo Salas et Laurent Bougrain. « Wavelet-Based Semblance Methods to Enhance the Single-Trial Detection of Event-Related Potentials for a BCI Spelling System ». Computational Intelligence and Neuroscience 2019 (26 août 2019) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2019/8432953.
Texte intégralDing, Bin, Fuxiao Tian et Li Zhao. « Digital Evaluation Algorithm for Upper Limb Motor Function Rehabilitation Based on Micro Sensor ». Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, no 2 (1 février 2021) : 391–401. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3278.
Texte intégralSedik, Ahmed, Mohamed Marey et Hala Mostafa. « WFT-Fati-Dec : Enhanced Fatigue Detection AI System Based on Wavelet Denoising and Fourier Transform ». Applied Sciences 13, no 5 (21 février 2023) : 2785. http://dx.doi.org/10.3390/app13052785.
Texte intégralRanjan, Rakesh, Bikash Chandra Sahana et Ashish Kumar Bhandari. « Motion Artifacts Suppression From EEG Signals Using an Adaptive Signal Denoising Method ». IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 71 (2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1109/tim.2022.3142037.
Texte intégralAn Peng. « Research on The EEG Signal Denoising Method Based on Improved Wavelet Transform ». International Journal of Digital Content Technology and its Applications 7, no 4 (28 février 2013) : 154–63. http://dx.doi.org/10.4156/jdcta.vol7.issue4.20.
Texte intégralZhang, Shuoyue, Jürgen Hennig et Pierre LeVan. « Direct modelling of gradient artifacts for EEG-fMRI denoising and motion tracking ». Journal of Neural Engineering 16, no 5 (6 août 2019) : 056010. http://dx.doi.org/10.1088/1741-2552/ab2b21.
Texte intégralSaleh, Majd, Ahmad Karfoul, Amar Kachenoura, Isabelle Merlet et Laurent Albera. « Efficient Stepsize Selection Strategy for Givens Parametrized ICA Applied to EEG Denoising ». IEEE Signal Processing Letters 24, no 6 (juin 2017) : 882–86. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2017.2696359.
Texte intégralAlyasseri, Zaid Abdi Alkareem, Ahamad Tajudin Khader, Mohammed Azmi Al-Betar, Ammar Kamal Abasi et Sharif Naser Makhadmeh. « EEG Signals Denoising Using Optimal Wavelet Transform Hybridized With Efficient Metaheuristic Methods ». IEEE Access 8 (2020) : 10584–605. http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2962658.
Texte intégralNavarro, X., F. Porée, A. Beuchée et G. Carrault. « Denoising preterm EEG by signal decomposition and adaptive filtering : A comparative study ». Medical Engineering & ; Physics 37, no 3 (mars 2015) : 315–20. http://dx.doi.org/10.1016/j.medengphy.2015.01.006.
Texte intégralRakibul Mowla, Md, Siew-Cheok Ng, Muhammad S. A. Zilany et Raveendran Paramesran. « Artifacts-matched blind source separation and wavelet transform for multichannel EEG denoising ». Biomedical Signal Processing and Control 22 (septembre 2015) : 111–18. http://dx.doi.org/10.1016/j.bspc.2015.06.009.
Texte intégralUpadhyay, R., P. K. Padhy et P. K. Kankar. « EEG artifact removal and noise suppression by Discrete Orthonormal S-Transform denoising ». Computers & ; Electrical Engineering 53 (juillet 2016) : 125–42. http://dx.doi.org/10.1016/j.compeleceng.2016.05.015.
Texte intégralAl-Qazzaz, Noor Kamal, Alaa A. Aldoori, Sawal Hamid Bin Mohd Ali, Siti Anom Ahmad, Ahmed Kazem Mohammed et Mustafa Ibrahim Mohyee. « EEG Signal Complexity Measurements to Enhance BCI-Based Stroke Patients’ Rehabilitation ». Sensors 23, no 8 (11 avril 2023) : 3889. http://dx.doi.org/10.3390/s23083889.
Texte intégralSweeney-Reed, Catherine M., Slawomir J. Nasuto, Marcus F. Vieira et Adriano O. Andrade. « Empirical Mode Decomposition and its Extensions Applied to EEG Analysis : A Review ». Advances in Data Science and Adaptive Analysis 10, no 02 (avril 2018) : 1840001. http://dx.doi.org/10.1142/s2424922x18400016.
Texte intégralJukic, Samed, Muzafer Saracevic, Abdulhamit Subasi et Jasmin Kevric. « Comparison of Ensemble Machine Learning Methods for Automated Classification of Focal and Non-Focal Epileptic EEG Signals ». Mathematics 8, no 9 (2 septembre 2020) : 1481. http://dx.doi.org/10.3390/math8091481.
Texte intégralChaddad, Ahmad, Yihang Wu, Reem Kateb et Ahmed Bouridane. « Electroencephalography Signal Processing : A Comprehensive Review and Analysis of Methods and Techniques ». Sensors 23, no 14 (16 juillet 2023) : 6434. http://dx.doi.org/10.3390/s23146434.
Texte intégralDalal, Virupaxi, et Satish Bhairannawar. « Efficient de-noising technique for electroencephalogram signal processing ». IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) 11, no 2 (1 juin 2022) : 603. http://dx.doi.org/10.11591/ijai.v11.i2.pp603-612.
Texte intégralLi, Zhiwei, Jun Li, Yousheng Xia, Pingfa Feng et Feng Feng. « Variation Trends of Fractal Dimension in Epileptic EEG Signals ». Algorithms 14, no 11 (29 octobre 2021) : 316. http://dx.doi.org/10.3390/a14110316.
Texte intégralYang, Biao, Jinmeng Cao, Tiantong Zhou, Li Dong, Ling Zou et Jianbo Xiang. « Exploration of Neural Activity under Cognitive Reappraisal Using Simultaneous EEG-fMRI Data and Kernel Canonical Correlation Analysis ». Computational and Mathematical Methods in Medicine 2018 (2 juillet 2018) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2018/3018356.
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