EOG artifact removal from EEG using a RBF neural network

سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 870

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

EOESD01_233

تاریخ نمایه سازی: 11 خرداد 1393

چکیده مقاله:

In this paper, a new adaptive radial-basis function- networks- (RBFN-) based filter for theadaptive noise cancellation (ANC) problem is proposed. The algorithm of structure identificationand parameters adjustment is developed. The proposed RBFN-based filtering approachimplements Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy systems functionally. The RBFN-based filter hasthree major features: (1) No space pre partitioning is needed; (2) No predetermination, such asthe number of RBF neurons (fuzzy rules), must be given; (3) Fast learning speed is achieved.Simulation results demonstrate that the proposed adaptive RBFN-based filter can cancel thenoise successfully and efficiently with a parsimonious structure.

کلیدواژه ها:

نویسندگان

Ali akbar kargaran erdechi

MS students, University of hakim Sabzevari, Sabzevar, Iran

Ahmad haji pour

Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of hakim sabzevari