Algoritmo de reducción de ruido en señales de electroencefalografía utilizando la DWT

• Autores: Gustavo A. García, Richard A. Velandia, Eulises M. Barón
• Localización: UMBral Científico, ISSN-e 1692-3375, Nº. 8, 2006, págs. 34-40
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    Una aplicación importante en el tratamiento digital de señales es la eliminación de ruido de tipo Aditivo Blanco Gaussiano (AWGN por sus siglas en inglés) caracterizado por tener una distribución de tipo Normal, N(0,1) [7], el cual está presente en todos los sistemas digitales debido principalmente al ruido térmico. Este articulo describe el algoritmo de reducción de ruido al que se llegó después de probar en 10 señales de electroencefalografía (EEG) de la base de datos de la MIT-BIH polysomnographic, ciento sesenta y dos (162) casos diferentes en cada uno de los cuales se variaron los siguientes parámetros: tipo de umbralización, wavelet madre, estimación del ruido, tipo de escalamiento y el tamaño de la ventana de análisis de la señal EEG.

  • English

    An important application in the digital handling of signals is the elimination of noise type Additive White Gaussian (AWGN), characterized by its normal distribution type, N (0,1) [7], which is present in every digital system, mainly due to thermal noise. This article describes the noise reduction algorithm obtained after trying in ten electroencephalographic signals (EEG) from the MIT-BIH polysomnographic data base; in each of the 162 different cases the following parameters were changed: threshold type, main wavelet, noise estimation, type of escalation and window size of the EEG signal analysis.