Алгоритми адаптивної міріадної фільтрації для усунення нестаціонарного шуму в електроокулограмах
Suppressing nonstationary noise present in biomedical signals is important to provide high-quality diagnoses. Nonstationary noise is difficult for removing due to its time-varying and previously unknown characteristics. The application of linear filtering to the electrooculograph (EOG) signals leads...
Saved in:
| Date: | 2023 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/104 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-104 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-02-25T11:19:58Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
електроокулографічні сигнали нестаціонарний шум адаптивна фільтрація в реальному часі |
| spellingShingle |
електроокулографічні сигнали нестаціонарний шум адаптивна фільтрація в реальному часі Tulyakova, Nataliya Trofymchuk, Oleksandr Алгоритми адаптивної міріадної фільтрації для усунення нестаціонарного шуму в електроокулограмах |
| topic_facet |
электроокулографические сигналы нестационарный шум адаптивная фильтрация в реальном времени electrooculographic signals nonstationary noise real time adaptive filtering електроокулографічні сигнали нестаціонарний шум адаптивна фільтрація в реальному часі |
| format |
Article |
| author |
Tulyakova, Nataliya Trofymchuk, Oleksandr |
| author_facet |
Tulyakova, Nataliya Trofymchuk, Oleksandr |
| author_sort |
Tulyakova, Nataliya |
| title |
Алгоритми адаптивної міріадної фільтрації для усунення нестаціонарного шуму в електроокулограмах |
| title_short |
Алгоритми адаптивної міріадної фільтрації для усунення нестаціонарного шуму в електроокулограмах |
| title_full |
Алгоритми адаптивної міріадної фільтрації для усунення нестаціонарного шуму в електроокулограмах |
| title_fullStr |
Алгоритми адаптивної міріадної фільтрації для усунення нестаціонарного шуму в електроокулограмах |
| title_full_unstemmed |
Алгоритми адаптивної міріадної фільтрації для усунення нестаціонарного шуму в електроокулограмах |
| title_sort |
алгоритми адаптивної міріадної фільтрації для усунення нестаціонарного шуму в електроокулограмах |
| title_alt |
Adaptive myriad filtering algorithms for removal of nonstationary noise in electrooculograms Алгоритмы адаптивной мириадной фильтрации для устранения нестационарного шума в электроокулограммах |
| description |
Suppressing nonstationary noise present in biomedical signals is important to provide high-quality diagnoses. Nonstationary noise is difficult for removing due to its time-varying and previously unknown characteristics. The application of linear filtering to the electrooculograph (EOG) signals leads to the smoothing of diagnostically important rapid changes in a signal caused by saccadic eye movements. In this respect, for processing edges and other discontinuous transitions, nonlinear filters based on robust estimators are more appropriate. The paper introduces novel adaptive algorithms for real-time nonlinear filtering of nonstationary noise in EOG signal with a noise- and signal-dependent filter switching, which is more appropriate for processing a local vicinity of the current input signal sample. One of the algorithms is based on myriad filters and sub-filter weighted FIR (which inite Impulse Responce) myriad hybrid filters. It suggests replacing the median with a myriad operation, calculated by Newton¢s numerical technique with adaptive switching of window length and linearity parameter settings. The other algorithm adaptively switches sub-filter weighted FIR median hybrid and averaging filters with different window lengths, offering simpler calculations and high-speed performance. These algorithms do not require time for filter parameters modification and their exact tuning during real-time signal processing and a prior knowledge of the signal model and noise variance. Numerical simulations were conducted to evaluate the filtering quality based on criteria of mean-square error and signal-to-noise ratio for a model signal under different levels of Gaussian noise. The achieved results show good performance and algorithm high quality for suppression of nonstationary noise in EOG. The myriad type adaptive algorithm prevails over the median in effectiveness but requires a numerical technique for cost function minimization, however, myriad filtering real-time implementation is possible with utilization of high-speed computers. Suggested adaptive algorithms significantly improve the efficiency of nonadaptive filters. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2023 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/104 |
| work_keys_str_mv |
AT tulyakovanataliya adaptivemyriadfilteringalgorithmsforremovalofnonstationarynoiseinelectrooculograms AT trofymchukoleksandr adaptivemyriadfilteringalgorithmsforremovalofnonstationarynoiseinelectrooculograms AT tulyakovanataliya algoritmiadaptivnoímíríadnoífílʹtracíídlâusunennânestacíonarnogošumuvelektrookulogramah AT trofymchukoleksandr algoritmiadaptivnoímíríadnoífílʹtracíídlâusunennânestacíonarnogošumuvelektrookulogramah AT tulyakovanataliya algoritmyadaptivnojmiriadnojfilʹtraciidlâustraneniânestacionarnogošumavélektrookulogrammah AT trofymchukoleksandr algoritmyadaptivnojmiriadnojfilʹtraciidlâustraneniânestacionarnogošumavélektrookulogrammah |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:28Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:28Z |
| _version_ |
1847373341731586048 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-1042025-02-25T11:19:58Z Adaptive myriad filtering algorithms for removal of nonstationary noise in electrooculograms Алгоритми адаптивної міріадної фільтрації для усунення нестаціонарного шуму в електроокулограмах Алгоритмы адаптивной мириадной фильтрации для устранения нестационарного шума в электроокулограммах Tulyakova, Nataliya Trofymchuk, Oleksandr электроокулографические сигналы нестационарный шум адаптивная фильтрация в реальном времени electrooculographic signals nonstationary noise real time adaptive filtering електроокулографічні сигнали нестаціонарний шум адаптивна фільтрація в реальному часі Suppressing nonstationary noise present in biomedical signals is important to provide high-quality diagnoses. Nonstationary noise is difficult for removing due to its time-varying and previously unknown characteristics. The application of linear filtering to the electrooculograph (EOG) signals leads to the smoothing of diagnostically important rapid changes in a signal caused by saccadic eye movements. In this respect, for processing edges and other discontinuous transitions, nonlinear filters based on robust estimators are more appropriate. The paper introduces novel adaptive algorithms for real-time nonlinear filtering of nonstationary noise in EOG signal with a noise- and signal-dependent filter switching, which is more appropriate for processing a local vicinity of the current input signal sample. One of the algorithms is based on myriad filters and sub-filter weighted FIR (which inite Impulse Responce) myriad hybrid filters. It suggests replacing the median with a myriad operation, calculated by Newton¢s numerical technique with adaptive switching of window length and linearity parameter settings. The other algorithm adaptively switches sub-filter weighted FIR median hybrid and averaging filters with different window lengths, offering simpler calculations and high-speed performance. These algorithms do not require time for filter parameters modification and their exact tuning during real-time signal processing and a prior knowledge of the signal model and noise variance. Numerical simulations were conducted to evaluate the filtering quality based on criteria of mean-square error and signal-to-noise ratio for a model signal under different levels of Gaussian noise. The achieved results show good performance and algorithm high quality for suppression of nonstationary noise in EOG. The myriad type adaptive algorithm prevails over the median in effectiveness but requires a numerical technique for cost function minimization, however, myriad filtering real-time implementation is possible with utilization of high-speed computers. Suggested adaptive algorithms significantly improve the efficiency of nonadaptive filters. Усунення в біомедичних сигналах нестаціонарного шуму важливо для забезпечення високоякісної діагностики. Нестаціонарний шум складно видалити через його змінні в часі й апріорно невідомі характеристики. Застосування лінійної фільтрації до електроокулографічних (ЕОГ) сигналів приводить до згладжування діагностично важливих різких змін сигналу, викликаних сакадичними рухами очей. З цієї причини для обробки перепадів та інших точок розриву похідної більш доцільними є нелінійні фільтри на основі робастних оцінок. У статті представлено адаптивні алгоритми нелінійної фільтрації нестаціонарного шуму в реальному часі в сигналі ЕОГ за допомогою шумо- та сигнал-залежного перемикання фільтру, більш придатного для обробки локального околу поточного відліку вхідного сигналу. Один із алгоритмів базується на міріадних і зважених КІХ (кінцева імпульсна характеристика)-гібридних міріадних фільтрах. У ньому пропонується замінити медіанну операцію міріадою з адаптивним перемиканням довжини вікна та значень параметру лінійності. Інший алгоритм адаптивно перемикає зважені КІХ-гібридні медіанні фільтри та фільтри усереднення з різною довжиною вікна, забезпечуючи простіші обчислення та високу швидкодію. Ці алгоритми не потребують часу для модифікації параметрів та їхнього точного налаштування під час обробки сигналу, попереднього знання моделі сигналу та дисперсії шуму. Проведено чисельне моделювання для оцінки якості фільтрації за критеріями середньоквадратичної похибки та співвідношення сигнал/шум для модельного сигналу при різних рівнях гаусова шуму. Отримані результати свідчать про високу якість заглушування нестаціонарного шуму в ЕОГ. Адаптивний алгоритм міріадного типу перевершує медіанний за ефективністю, проте вимагає чисельного методу для мінімізації функції вартості, однак їх реалізація в реальному часі можлива з використанням високошвидкісних комп’ютерів. Запропоновані адаптивні алгоритми значно покращують ефективність неадаптивних фільтрів. Устранение в биомедицинских сигналах нестационарного шума важно для обеспечения высококачественной диагностики. Нестационарный шум сложно удалить из-за его переменных во времени и априорно неизвестных характеристик. Применение линейной фильтрации к электроокулографическим (ЭОГ) сигналам приводит к сглаживанию диагностически важных резких изменений сигнала, вызванных сакадическими движениями глаз. По этой причине для обработки перепадов и других точек разрыва производной более предпочтительны нелинейные фильтры на основе робастных оценок. В статье представлены адаптивные алгоритмы нелинейной фильтрации нестационарного шума в реальном времени в сигнале ЭОГ посредством шумо- и сигнал-зависимого переключения фильтра, более пригодного для обработки локального окрестности текущего отсчета входного сигнала. Один из алгоритмов базируется на мириадных и взвешенных КИХ (конечная импульсная характеристика)-гибридных мириадных фильтрах. В нём предлагается заменить медианную операцию мириадой с адаптивным переключением длины окна и значений параметра линейности. Другой алгоритм адаптивно переключает взвешенные КИХ-гибридные медианные фильтры и фильтры усреднения с разной длиной окна, обеспечивая более простые вычисления и быстродействие. Эти алгоритмы не требуют времени для модификации параметров и их точной настройки при обработке сигнала, предварительного знания модели сигнала и дисперсии шума. Проведено численное моделирование для оценки качества фильтрации по критериям среднеквадратичной погрешности и соотношение сигнал/шум для модельного сигнала при разных уровнях гауссового шума. Полученные результаты свидетельствуют о высоком качестве подавления нестационарного шума в ЭОГ. Адаптивный алгоритм мириадного типа превосходит медианный по эффективности, однако требует численного метода минимизации функции стоимости, однако их реализация в реальном времени возможна с использованием высокоскоростных компьютеров. Предлагаемые адаптивные алгоритмы значительно улучшают эффективность неадаптивных фильтров. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2023-07-05 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/104 10.34229/1028-0979-2023-3-12 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 68 № 3 (2023): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 127-145 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 68 № 3 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 127-145 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 68 No. 3 (2023): International Scientific Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 127-145 2786-6505 2786-6491 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/104/197 Copyright (c) 2023 Nataliya Tulyakova, Oleksandr Trofymchuk https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |