講演抄録/キーワード |
講演名 |
2009-07-11 16:45
ニューラルネットワークを用いたSN比の改善 ○陳 永健・芥川正武・木内陽介(徳島大) MBE2009-37 |
抄録 |
(和) |
本論文ではノイズを含まない教師信号を用いた一般的なニューラルネットワークフィルタとは異なり、ノイズを含んだ教師信号を用いたノイズ除去フィルタについて述べる.このフィルタでは、バックプロパゲーション型ニューラルネットワークにおける増分学習とバッチ学習を一緒に用いている。帯域通過フィルタ等の周波数フィルタとは異なり,本フィルタは信号本来の特徴は保ったまま雑音を除去することが可能である.シミュレーションの結果,改良型ε非線形フィルタとウェーブレット変換フィルタと一般的なニューラルネットワークフィルタと比較すると、SN比が低くなるほど提案法の方が高い雑音除去性能を示すことが分かった.最後、筋電を含む脳波に本手法を適用し,効果を確認した. |
(英) |
In this paper, a novel filter is proposed by applying neural network (NN) ensemble where the noisy input signal and the reference one are the same in a learning process. Both incremental and batch mode are applied in the learning process of NNs that is better than generalized NN filters. This NN ensemble filter not only well reduces additive and multiplicative white noise inside signals, but also preserves signals’ characteristics. It is proved that the reduction of noise using NN ensemble filter is better than the improved ε nonlinear filter, wavelet filter and generalized NN filters which consists of one or more NNs in incremental mode while signal to noise ratio is lower. In the clinical EEG and EMG signals processing, the filter is capable of removing surface EMG and reducing EMG in EEG, and it is proved that there is randomicity in surface EMG. |
キーワード |
(和) |
加法と乗法雑音 / ニューラルネットワーク / フィルタ / 脳波 / 筋電 / / / |
(英) |
Additive and Multiplicative Noise / Neural Network / Filter / EEG / EMG / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 109, no. 123, MBE2009-37, pp. 101-106, 2009年7月. |
資料番号 |
MBE2009-37 |
発行日 |
2009-07-03 (MBE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MBE2009-37 |