کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
488565 | 703900 | 2016 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Linearity Abstractions in Scene Perception: Evaluating EEMD for Maximizing Task-related Information in Event Related Potentials
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Linearity extraction is complex higher level cognitive process. It involves non-linear and transient operations which can be best captured with signal analysis methods that assume non-linearity and non-stationarity in the data. In the present paper, we evaluate Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) in ERP data recorded during linearity abstraction task. EEMD as a datadriven denoising process, has a high signal retention percentage when compared to FIR denoising. On low SNR datasets, it shows fairly high degree of noise suppression as given by Noise Suppression Index (NSI). Time-frequency analysis of the EEMD denoised ERP data shows fairly high degree of signal retention.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 84, 2016, Pages 198–207
Journal: Procedia Computer Science - Volume 84, 2016, Pages 198–207
نویسندگان
Barun Sarkar, Sayambhu Sen, Debangshu Dey, Amrita Basu,