I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   23 ,   No .   2 A u g u s t   2 0 2 1 ,   p p .   8 2 9 ~ 8 3 6   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijeecs.v 23 .i 2 . pp 829 - 8 3 6   ๏ฒ        829       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   Deno ising   elect ro my o g ra m a nd elect ro encepha lo g ra m sig na ls  using  impro v ed c o mplete e nse mble  empirica l mo de   deco mpo sitio n wi th  a da ptive no ise       S.  E lo ua ha m 1 ,   A.   Dlio u 2 ,   N.   E lk a m o un 3 R.   L a t if 4 ,   S.  Sa i d 5 ,   H .   Z o ug a g h 6 ,   K .   K ha diri 7   1, 3, 7 LS TIC,   F a c u l ty   o S c ie n c e s,  Ch o u a i b   Do u k k a li   U n iv e rsit y ,   El   Ja d id a ,   M o r o c c o .     1, 2, 4 LIS TI,   Na ti o n a S c h o o o Ap p li e d   S c ien c e s,  Ib n   Zo h Un iv e rsi ty ,   Ag a d ir,   M o r o c c o   5 De p a rtme n o P h y sic s,  U n iv e rsi ty   o f   M o h a m e d   P re m ier,  Ou j d a ,   M o ro c c o   6 F a c u lt y   o sc ien c e s a n d   tec h n i q u e s,  S u lt a n   M o u lay   S li m a n e ,   U n iv e rsity   Be n M e ll a l,   M o ro c c o       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ap r   1 8 ,   2 0 2 1   R ev is ed   J u l 6 ,   2 0 2 1   Acc ep ted   J u l 1 4 ,   2 0 2 1       T h e   h e a l t h   o f   t h e   b r a i n   a n d   m u s c l e s   d e p e n d s   o n   t h e   p r o p e r   a n a l y s i s   o f   e l e c tr o e n c e p h a l o g r a m   a n d   e le c t r o m y o g r a m   s i g n a l w i t h o u t   n o i s e .   T h e   l a t t e b l e n d s   i n t o   t h e   r e c o r d i n g   o f   b i o m e d i c a l   s i g n a l s   f o r   e x t e r n a l   o r   i n t e r n a l   r e a s o n o f   t h e   h u m a n   b o d y .   T h e r e f o r e ,   t o   o b t a i n   a   m o r e   a c c u r a t e   s i g n a l ,   i t   i s   n e e d e d   t o   s e l e c t   f i l t e r i n g   t e c h n i q u e s   t h a t   m i n i m i z e   t h e   n o i s e .   I n   t h i s   s t u d y ,   t h e   t e c h n i q u e s   u s e d   a re   e m p i r i c a l   m o d e   d e c o m p o s i t i o n   a n d   i t s   v a r i a n t s .   A m o n g   t h e   n e v e r s i o n s   o f   v a r i a n t s   i s   t h e   i m p r o v e d   c o m p l e t e   e n se m b l e   e m p i ri c a l   m o d e   d e c o m p o s i t i o n   w i t h   a d a p t i v e   n o i s e .   T h e s e   m e t h o d s   a r e   a p p l i e d   t o   e l e c tr o e n c e p h a l o g r a m   a n d   e l e c t r o m y o g r a m   s i g n a l s   c o r r u p t e d   b y   n a t u r a l   n o i s e   a n d   w h i t e   G a u ss i a n   n o i s e .   T h e   o b t a i n e d   r e s u l t s   t h r o u g h   t h e   u s e   o f   t h e   i m p r o v e d   c o m p l e t e   e n s e m b l e   e m p i r ic a l   m o d e   d e c o m p o s i t i o n   w i t h   a d a p t i v e   n o i s e s   h o w   t h e   h i g h   p e r f o r m a n c e   t h a t   i n c l u d e s   m i n i m i z i n g   t h e   n o i s e   a n d   t h e   e ff e c t i v e n e s o f   t h e   c o m p o n e n t s   o f   t h e   s i g n a l s   u s e d   i n   t h e   p r e s e n t   re s e a r c h .   T h i m e t h o d   h a s   l o w   v a l u e s   o f   t h e   m e a n   s q u a r e   e r r o r   a n d   h i g h   v a l u e s   o f   s i g n a l - to - n o i s e   r a t i o   c o m p a r e d   t o   o t h e r   m e t h o d s   u s e d   in   t h i s   s t u d y .   K ey w o r d s :   C E E MD AN   EEG   EMG   I C E E MD AN   MA UPs   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   E lo u ah am   Sam ir   L STI C ,   Facu lty   o f   s cien ce s   C h o u aib   Do u k k ali  Un iv er s ity ,   E l Jad id a   E m ail elo u ah am s am ir @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   E l e c t r o e n c e p h a l o g r a m   ( E E G )   a n d   e l e c t r o m y o g r a m   ( E M G )   s i g n a l s   a r e   c l i n ic a l   t es ts   t h a t   s u c c e s s i v e ly   e v a l u a t e   t h e   w o r k   o f   t h b r a i n ,   m u s c le s ,   a n d   n e r v e s .   T h es e   m e a s u r e s   a r s a f a n d   p a i n l e s s .   S u c h   a c ti v i ti e s   h a v b e e n   o b t a i n e d   b y   p l a c i n g   t h e   e l e c t r o d e   i n   a   g o o d   p o s i ti o n   o f   t h e   p a t i e n t โ€™ s   m u s c l es   a n d   s ca l p .   T h e   E E s i g n al  c o n t a i n s   g o o d   i n f o r m a t i o n   a b o u t   e l e c t r i c al   m o v e m e n t s   [ 1 ] ,   [ 2 ] .   T h i s   l a t t e r   i s   e n g e n d e r e d   b y   t h e   c e r e b r a l   c o r t e x .   T h e   E E G   s i g n a c a n   g i v t h b e s t   ass e s s m e n o f   b r a i n   ac t i v it i e s   a n d   d e t ec t   s i g n a l   i r r e g u l a r i t i es .   T h m e a s u r es  a n d   d e t e r m i n a t i o n s   o f   t h e   n u m b e r   o f   t h e   m o t o r   u n i t   a c t i o n   p o t e n t i a l   ( M UA P )   p r es e n t e d   i n   t h e   E M G   s i g n a l ,   w h i c h   g i v e s   b e n e f i c i a l   i n f o r m at i o n ,   a r e   p r o v i d e d   a n   e x a c t   i d e a   o f   t h e   w o r k   o f   m u s c l e s .   M UA P   i s   t h e   w a v e   t h a c o n t a i n s   i n f o r m a t i o n   a b o u t   m u s c u l a r   d y s t r o p h y   a n d   n e u r o p a t h i e s ,   n e r v e   c o n d u c t i o n ,   a n d   n e u r o p a t h i e s   [ 3 ] - [ 5 ] .   T h e   e l e c t r o m y o g r a m   a n d   e l e c tr o e n c e p h a l o g r a m   s i g n a ls   a r e   n o n - l i n e a r   a n d   n o n - s t a t i o n a r y   [ 6 ] ,   [ 7 ] .   D u e   t o   t h e   l a t t e r ,   d e n o i s i n g   a n d   a n a l y z i n g   t h e s e   s i g n a l s   a r e   v e r y   i m p o r t a n t .   T h e   R e s e a r c h   o n   E E G   a n d   E M G   s i g n a l   f i lt e r i n g   h a s   b e e n   c o n s i s t e n t l y   a   u s e f u l   r e s e a r c h   a r e a .   T r a d i ti o n a l l y ,   c o r r e c t i o n   o f   b a s e l i n e   w a n d e r   ( B W )   i s   p e r f o r m e d   b y   non - l i n e a r   d e n o i s i n g ,   w h i c h   c a n   s i m p l y   r e s u l t   i n   a   m is r e p r es e n t a ti o n   o f   t h e   w a v e f o r m   [ 8 ] .   E l e c t r o d e   m o t i o n   ( E M )   n o i s e   i s   o n e   o f   t h e   m o s d i s t u r b i n g ,   b e c a u s e   i t   is   n o t   a l w a y s   e as il y   r e m o v e d   b y   c o n v e n t i o n a l   f i l te r s   [ 8 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
        ๏ฒ               I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  23 ,   No .   2 Au g u s t 2 0 2 1 829   -   8 3 6   830   T h e   m u s c l e   a r t i f a ct   ( M A )   n o i s e   i s   c a u s e d   b y   m u s c l e   c o n t r a c t i o n ,   w h i c h   c o i n c i d e s   wi t h   th e   m e a s u r e m e n t   o f   m u s c u l a r   a ct i v it y ;   t h a m p l it u d e   o f   t h is   n o i s e   m a y   c o m p le te l y   c o v e r   t h b i o m e d i c a s i g n a l s   [ 8 ] .   T h e   o c u l a r   a r t i f a c ts   ( OA ) ;   t h es e   n o i s e s   a r e   t h e   s o u r c es   o f   e y e   m o v e m e n t   a n d   b l i n k i n g .   T h e   c h a n g e s   i n   t h e   d i r e c t i o n   o f   t h c o r n e a   d i p o l e ,   r e t i n a ,   a n d   f l u tt er   p r o d u c e   t h e   o c u l a r   n o i s e   [ 9 ] .   T h d e n o is in g   tech n iq u es  a r in ev itab le  f o r   a   r ea s o n ab le   in t er p r etatio n   o f   b io m e d ical  s ig n als  an d   th r ed u ctio n   o f   th n o is es  th at  in ter f er with   th e   E E an d   E MG   s ig n al.   Am o n g   th d e n o is in g   ap p r o ac h es,   em p ir ical  m o d e   d ec o m p o s itio n   ( EMD )   a n d   its   v ar ian ts .   T h e   E MD   is   tim e - f r eq u en c y   i n f o r m atio n   p r o ce s s in g   tech n iq u [ 1 0 ] ,   [ 1 1 ] .   T h E M in f o r m atio n   p r o ce s s in g   tech n iq u d ec o m p o s es  E MG   an d   E E s ig n als  in to   s ig n als  n am ed   i n tr in s ic  m o d f u n ctio n s   ( I MFs),   th at  h a v h ig h   f r e q u en c y   f o r   th f ir s I MF  an d   lo f r eq u e n cy   f o r   th r esid u al  ( th last   I MF) .   T h d en o is ed   E E an d   E MG   s ig n als  ca n   b r esto r ed   b y   th I MFs  th at  h av lo f r eq u en cy   a n d   th r esid u al  s ig n al  ( th e   h ig h   f r eq u en c y   ex is tin g   in   t h f ir s I MFs  h av n o is es).   T h is   d en o is in g   m eth o d   is   ap p lied   in   s ev er al  f ield s   as  g lo b al  p o s itio n in g   s y s tem ,   b io m ed ical  s ig n als,  an d   clim ate  ch an g [ 1 0 ] - [ 1 4 ] .   T h d r awb ac k s   o f   th E MD   ar th e   en d   ef f ec t a n d   m o d al - aliasin g .   T o   o v er co m th p r o b lem s   c r ea ted   in   t h E MD   to o l,   th e   wh ite  Gau s s ian   n o is is   m ix ed   with   s ig n alan d   th e   E MD   is   ap p lied   to   th f in al  s ig n al  r esu lts .   T h m ea n   o f   th e   r esu lts   o b tain e d   is   e n s em b le  E MD   ( E E MD )   [ 1 5 ] .     Desp ite  th wh ite  n o is ad d e d   in   p r ac tice   to   o v er c o m e   m o d e - m ix in g   b y   t h E E MD   tech n iq u e,   th n o is in   th s ig n al  ex is ts   af ter   ca lcu late  th m u ltip le  av er a g i n g .   T h E E MD   m et h o d   al s o   h as  co n s tr ain ts f o r   in s tan ce ,   th n u m b e r   o f   s ca les  is   n o th s am as  th E MD   d ec o m p o s itio n ,   a n d   th q u an tity   o f   ca lcu latio n s   in cr ea s es [ 1 6 ] .   T h p itfa lls   th at  ap p ea r ed   in   E MD   an d   E E M wer o v er co m b y   a p p ly in g   co m p lete  en s em b le  em p ir ical  m o d d ec o m p o s itio n   with   ad ap tiv n o is e   ( C E E MD AN )   th at  u s es  th n o is au x iliar y .   T h is   m eth o d   g iv es  co r r ec r esto r atio n   o f   b io m ed ical  s ig n als  an d   p e r f ec s p ec tr o f   th d ec o m p o s ed   m o d [ 1 7 ] - [ 1 9 ] .   T h e   iter atio n s   p r esen ted   in   E E M ar m o r e   th an   iter atio n s   o f   th C E E MD AN  m eth o d .   T h is   latter   m ay   g iv a   g o o d   r ec o n s tr u ctio n   o f   th s ig n als  an d   r ec laim   th e   E MD   ch ar ac ter is tics   th at  d o   n o ap p ea r   in   E E MD .   T h e   r esid u al  n o is an d   s p u r io u s   m o d es  ar p r esen ted   in   th C E E MD AN  m eth o d   d esp ite  th am elio r atio n   o f   th e   E MD   an d   E E MD .   T o   s u r p ass   th ese  p r o b lem s   cr ea ted   b y   C E E MD AN,   th n ew  tech n iq u ca lled   I m p r o v ed   C E E MD AN  i s   u s ed   in   th is   s tu d y   to   attain   th m o d es  wit h   th f ilter ed   n o is an d   g i v e   th s ig n al  m o r e   p h y s ical  m ea n in g   [ 2 0 ] - [ 2 4 ] .     T h is   ar ticle  is   s tr u ctu r ed   as  f o llo ws.  Sectio n   2   p r o v i d es  an   ex p lan atio n   o f   th s p ec tr u m   r esto r atio n   tech n iq u b ased   o n   th e   C E E MD AN  an d   its   n ew  v e r s io n .   T h s ig n als  u s ed   in   th is   p ap e r   ar also   p r esen ted .   Sectio n   3   p r esen ts   th e   r esu lts   o b tain ed   th r o u g h   th e   u s o f th ese  tech n iq u es.   T h e   f in al  p ar t   s u m s   u p   th e   m ain   f in d in g s   an d   co n clu s io n s   o f   th s tu d y .         2.   DE NO I SI NG   AND  B I O M E DICA L   SI G NA LS   2 . 1   Deno is ing   t ec hn iqu es   2 . 1 . 1 .   CE E M DAN   T h E MD   is   m eth o d   th at  d ec o m p o s es  th ( t)   s ig n al  i n to   m o d es  ca lled   in tr i n s ic  m o d f u n ctio n   I MFs.  T h E MD   m eth o d   is   p r esen ted   b y   th f o llo win g   s te p s   [ 6 ] ,   [ 7 ] th f ir s s tep   is   th ex tr ac tio n   o f   all   ex tr em f r o m   th o r ig in al  s ig n al  an d   th s ec o n d   s tep   is   th c alcu latio n   o f   th e   lo ca l a v er a g e () mt :     ๎‰ ( ๎ ) = ( ๎ฏ˜ ๎ณ˜ ๎ณŒ ๎ณฃ ( ๎ฏง ) + ๎ฏ˜ ๎ณ˜ ๎ณ” ๎ณ™ ( ๎ฏง ) 2   ( 1 )     W ith   e max ( t)   is   th e   u p p er   e n v e lo p an d   e min ( t) )   is   l o wer   e n v e lo p e.   T h en ,   th e   th ir d   s tep   is   c o m p u tin g   th e   m o d e   d J ( t) =I MF J ( t) ,   lo ca d etail  b y :     ๎€ ( ๎ ) = ๎– ( ๎ ) โˆ’ ๎‰ ( ๎ )   ( 2 )     T h f o u r th   s tep   is   to   co m p u t th n ew  s ig n al 1 ( ) ( ) ( ) r t z t im f t =โˆ’ ,   an d   to   d et er m in if   () rt less   th an   th r ee   ex tr em a,   th alg o r ith m   s to p s   h as;  o th er wis e,   p ass   to   th f ir s t step .   T h C E E MD AN  tech n iq u is   b ased   o n   E MD .   T h s et  o f   r u les  an d   b asics   o f th E MD   th eo r y   an d   its   v ar ian t te ch n iq u es a r g iv en   in   [ 1 7 ] - [ 1 9 ] .   T h e   C E E MD AN  m eth o d   is   p r esen ted   as f o llo ws:   โˆ’   Dec o m p o s 0 ( ) ( ) ii x n w n ๏ฅ +   to   ac ce s s   t h f ir s t m o d b y   ( 3 ) :     ๎œซ ๎œฏ ๎œจ 1 ( ๎Š ) = 1 ๎ฏ‚ โˆ‘ ๎œซ๎œฏ ๎œจ ๎ฏž ๎ฏœ ( ๎Š ) ๎ฏ‚ ๎ฏœ = 1   ( 3 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4 7 5 2   ๏ฒ     Den o is in g   elec tr o myo g r a a n d   elec tr o en ce p h a l o g r a s ig n a ls โ€ฆ   ( S .   E lo u a h a m )   831   w h er 0 w   is   th lev el   n o is a d d in g   in   s ig n al,   () i t ๏ฅ is   d if f e r en wh ite  Gau s s ien   n o is ( i=1 ,   โ€ฆ,   I )   a n d   k   r ep r esen ts   th m o d e.   โˆ’   T h f ir s t r esid u is   o b tain e d   b y   th f o llo win g   r elatio n :     ๎Ž 1 ( ๎Š ) = ๎” ( ๎Š ) โˆ’ ๎œซ ๎œฏ ๎œจ 1 ( ๎Š )   ( 4 )     T h Op er ato r   E j( . )   p r esen ts   t h ith   m o d o b tain ed   b y   d ec o m p o s itio n   o f   th b io m e d ica s ig n als  ( E E o r   E MG )   with   th E MD   m eth o d .   โˆ’   T h n ew  s ig n al  1 1 1 ( ) ( ( ) ) i r n w E n ๏ฅ +   is   d ec o m p o s e d   to   o b tai n   th f ir s t m o d e.   T h e   2 I M F i s   g iv en   b y   ( 5 ) :     ๎œซ ๎œฏ ๎œจ 2 ( ๎Š ) = 1 ๎ฏ‚ โˆ‘ ๎œง 1 ๎ฏ‚ ๎ฏœ = 1 ( ๎Ž 1 ( ๎Š ) + ๎“ 1 ๎œง 1 ( ๎Ÿ ๎ฏœ ( ๎Š ) ) )   ( 5 )     Fo r   k 2 ,   โ€ฆ,   K,   ca lcu late  th k - th   r esid u a n d   o b tain   th f ir s t m o d e.   Def in e   th ( k +1 ) - t h   m o d as   ( 6 ) :     ๎œซ ๎œฏ ๎œจ ๎ฏž + 1 ( ๎Š ) = 1 ๎ฏ‚ โˆ‘ ๎œง 1 ๎ฏŸ ๎ฏœ = 1 ( ๎Ž ๎ฏž ( ๎Š ) + ๎“ ๎ฏž ๎œง ๎ฏž ( ๎Ÿ ๎ฏœ ( ๎Š ) ) )   ( 6 )     โˆ’   I ter ate  th is   o p er atio n   u n til th r esid u al  is   n o   lo n g er   f ea s ib le.   T h r esid u is   o b tain e d   b y   ( 7 ) .     ๎Ž ๎ฏž ( ๎Š ) = ๎Ž ๎ฏž โˆ’ 1 ( ๎Š ) โˆ’ โˆ‘ ๎œซ ๎œฏ ๎œจ ๎ฏž ๎ฏ„ ๎ฏž = 1   ( 7 )     T h f in al  eq u atio n   o f   r esid u i s   o b tain ed   as   ( 8 ) :     ๎Ž ( ๎Š ) = ๎” ( ๎Š ) โˆ’ โˆ‘ ๎œซ ๎œฏ ๎œจ ๎ฏž ๎ฏ„ ๎ฏž = 1   ( 8 )     Af ter   d ec o m p o s itio n   o f   th E E G,   E MG   s ig n al,   th r esu lts   o f   t h f in al  s ig n al  is   o b tain e d   b y   ( 9 ) :     ๎” ( ๎Š ) = ๎Ž ( ๎Š ) + โˆ‘ ๎œซ ๎œฏ ๎œจ ๎ฏž ๎ฏž ๎ฏž = 1   ( 9 )     2. 1 . 2 .   I m pro v ed  CE E M DA N   ( I CE E M DA N)   I m p r o v ed   c o m p lete   e n s em b le  em p ir ical  m o d d ec o m p o s itio n   with   ad a p tiv n o is e   ( I C E E MD AN )   m eth o d   is   b ased   o n   t h last   tech n iq u cited   a b o v e,   n am ed   C E E MD AN  m eth o d   [ 2 3 ] - [ 2 5 ] T h o p er ato r   M( . )   co m p u tes th lo ca l m ea n   o f   th E E o r   E MG   s ig n al  in   th is   r esear ch .   T h I C E E MD AN  m e th o d   is   o b tain ed   b y   th f o llo win g   s tep s .   T h s ig n al  ( ) ( ) ( ) ( ) () 01 ii x n x n E w n ๏ข =+   is   o r ig in al   with   wh ite   Gau s s ien   n o is   wh er e:   ๎Ÿš 0 = ๎ฐŒ 0 ๎ฏฆ๎ฏง ๎ฏ— ( ๎ฏซ ) ๎ฏฆ๎ฏง ๎ฏ— ( ๎ฎพ 1 ( ๎ฏช ๎ณ” ( ๎ฏก ) ) )   T h wh ite  Gau s s ian   n o is i s   im p o r tan to   ca lcu late  an d   g en er ate  th n ew  ex tr em with   th n ew   v er s io n   o f   th E MD   m eth o d .   T h ese  n ew  ex tr em a r m o r im p o r tan to   g iv th e   n ew  lo c al  m ea n .   T h e   lo ca l   m ea n s   is   ca lcu lated   u s in g   r ea l izatio n   I   o f   th e   E MD   tech n iq u ap p lied   o n   th b io m ed ical  s ig n al  to   o b tain   th e   f ir s t r esid u e: () 1 () i r M w = ๏ƒก ๏ƒฑ   โˆ’   Th e   m o d e   f o k = 1   is:     ๎œซ ๎œฏ ๎œจ 1 = ๎” ( ๎Š ) โˆ’ ๎Ž 1   ( 1 0 )     Th e   n e x re s id u e   p re se n ted   b y   th i s e q u a ti o n :   ( ) ( ) () 1 1 2 i r E w n ๏ข + th e n   th e   2 I M F is o b tain e d   b y   ( 1 1 ) :     ๎œซ ๎œฏ ๎œจ 2 = ๎Ž 1 โˆ’ ๎Ž 2 = ๎Ž 1 โˆ’ โŸจ ๎œฏ ( ๎Ž 1 + ๎Ÿš 1 ๎œง 2 ( ๎“ ( ๎ฏœ ) ( ๎Š ) ) ) โŸฉ   ( 1 1 )     โˆ’   F o p   =   3 ,   โ€ฆ,   P   c a lcu late   th e   p th   r e sid u e ( ) () 11 ( ( ) ) i p p p p r M r E w n ๏ข โˆ’โˆ’ = ๏ƒก + ๏ƒฑ   โˆ’   Ca lcu late s th e   p t h   m o d e     ๎œซ ๎œฏ ๎œจ ๎ฏฃ = ๎Ž ๎ฏฃ โˆ’ 1 โˆ’ ๎Ž ๎ฏฃ   ( 1 2 )     โˆ’   Re p e a ste p   d   f o n e x p .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
        ๏ฒ               I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  23 ,   No .   2 Au g u s t 2 0 2 1 829   -   8 3 6   832   2 . 2 .     B io m edica info r m a t io ns   T h E E an d   E MG   s ig n als  a r u s ed   in   th is   p ap er ,   th ese  s i g n als  ar n atu r els  an d   p r o v i d es  b y   th e   MI T - B I d atab ase  [ 8 ] .   T esti n g   o f   t h ese  s ig n als  is   n o n - in v asiv e;  th ey   ca n   s h o th n o r m alities   an d   ab n o r m alities   o f   b r ain   an d   m u s cle  f u n ctio n s   in   h u m an s .   T h e   ab n o r m al  s ig n al  p r esen ted   i n   th E E s ig n al  ca n   b r ep r esen te d   b y   th s leep   d i s o r d er   in   t h ca s o f   th is   r esear ch .   T h e   f ir s s u b ject  p r esen ted   in   th is   p a p er   is   h ea lth y   f o r   E E s ig n al   an d   th s ec o n d o n is   ab n o r m al.   Fig u r 1   s h o ws  th E E s ig n al  in   ca s o f   n eu r o lo g ical  d is o r d e r s   an d   Fig u r 2   s h o ws th a b n o r m al  E E s ig n al             Fig u r 1 .   No r m al  E E s ig n al     Fig u r 2 .   Ab n o r m al  E E s ig n al       T h elec tr o m y o g r am   test   ca n   g iv m o r in f o r m atio n   ab o u th s tates  o f   th h u m an   m u s c les.  E MG   s ig n als  h av a   g o o d   f ac to r   n a m ed   MU APs   wh ich   g i v es  th m o r p h o lo g y ,   am p litu d e,   d is tan ce   b etwe en   two   s u cc ess iv MU AP s ,   an d   th f r eq u en c y   co n te n o f   th is   last .   Fig u r 3   s h o ws  th E MG   s ig n al  with   n eu r o p ath y   an d   F ig u r 4   p r esen ts   th E M s ig n al  with   m y o p ath y .               Fig u r 3 .   Ab n o r m al  E MG   s ig n al:  Neu r o p ath y     Fig u r 4 .   Ab n o r m al  E MG   s ig n al:  My o p ath y       T h n o is es  s ig n als  u s ed   in   th is   r esear ch   ar m u s cle  ar tif ac ts   ( MA ) ,   B asli n w an d er   ( B W )   an d   elec tr o d   m o tio n   ( E M)   [ 8 ] T h i s   f ir s n o is s h o wn   in   Fig u r 5   is   m u s cle   ar tifa ct.   T h is   n o is is   f am iliar   h ig h   f r eq u e n cy   s ig n al   an d   is   a   n at u r al  n o is p r o v id ed   b y   t h M I T - B I Data b ase [ 8 ] .   T h e   s p e ctr u m   o f   t h m u s cle  ar tifa ct   in ter f er es with   th b i o m ed ical  s ig n als.    T h is   n o is s h o wn   in   Fig u r e   6   is   th b aselin wan d er .   T h is   n o is is   th o r ig in   o f   t h p atien t' s   m o v em en t.  o r   th lead s .   T h b aselin wan d er   is   lo w - f r eq u e n cy   f am ily   an d   is   n atu r al  n o i s p r o v id ed   b y   th MI T - B I d atab ase  [ 8 ] .   T h e lectr o d m o tio n   n o is is   o n o f   th d if f icu lt  n o is es  to   m in i m ize  b ec au s it  ca n   im itate  th E C s ig n al  co m p o n en ts .   Gen er ally   is   o b tain ed   b y   in ter m itten m ec h an ics.  T h i s   ar tifa ct  ca n n o b d elete d   with o u d if f icu lty   b y   c o n v en tio n al  m eth o d s ,   as  ca n   o th er   n o is e   an d   is   n atu r al  n o i s p r o v id ed   b y   t h MI T - B I d at ab ase  [ 8 ] F ig u r e   s h o ws th elec tr o d   m o tio n   ( E M)   ar tifa ct.             Fig u r 5 .   No is s ig n al  m u s cle  ar tef ac t ( MA )     Fig u r 6 .   No is s ig n al  B aselin wan d er   ( B W )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4 7 5 2   ๏ฒ     Den o is in g   elec tr o myo g r a a n d   elec tr o en ce p h a l o g r a s ig n a ls โ€ฆ   ( S .   E lo u a h a m )   833       Fig u r 7 .   No is s ig n al  elec tr o d   m o tio n   ( E M)       T h cr ea tio n   o f   th n o is as wh ite  n o is e,   B W ,   MA ,   an d   E n ee d s   f u n ctio n s   in   MA T L AB   th at  p er m it  it to   g en er ate.   I n   t h is   r esear ch ,   we  u s ed   f u n ctio n   t h at  ass o ciate d   th n atu r al  n o is es a s   B W ,   MA ,   an d   E M,   th is   f u n ctio n   is   C N T h e   C in d ic ates  th r ea lis tic  ar tifa ct  t h at  i m p ed es  th e   E E G   an d   E MG   r e g is tr atio n .   T h e   C n o is in ter f er e d   with   th r ea an d   clea n   E E an d   E MG   s ig n als,  an d   th e   wh ite  n o is is   ad d ed   with   d if f er e n v alu es o f   t h s ig n al - to - n o is r atio   ( SNR ) .   C co m p o s ed   n o i s is   g iv en   by  f o llo win g   e q u at io n   [ 17 ]:     ๎œฅ๎œฐ = โ€„ ๎ฏฅ ๎ฏ• ๎ฏ” ๎ฏช * ๎ฎป๎ฏ + ๎ฏฅ ๎ฏ˜ ๎ฏŸ ๎ฏ  * ๎ฎพ๎ฏ† + ๎ฏฅ ๎ฏ  ๎ฏข๎ฏ” * ๎ฏ†๎ฎบ ๎ฏฅ ๎ฏ• ๎ฏ” ๎ฏช + ๎ฏฅ ๎ฏ˜ ๎ฏŸ ๎ฏ  + ๎ฏฅ ๎ฏ  ๎ฏข๎ฏ”   ( 13 )     T h p er ce n tag o f   n o is ad d e d   to   th B W   is   d ef in ed   b y   r b a w= 2 ,   th e E n o is is   d ef in ed   b y   r elm =2 ,   an d   th MA   n o is es  ar d ef in e d   b y   r m o a= 5 .   T h e v alu atio n   o f   th r esu lts   o b tain ed   b y   t h alg o r ith m s   u s ed   in   th is   r esear ch   u s in g   th in d icato r s   th SNR   im p r o v em en OUT S NR an d   MSE .   T h lo MSE   v alu es   an d   h ig h   SNR _ im p   v alu es in d icate   th ef f ec t p er f o r m s   o f   th d e n o is in g   m eth o d s .   T h m etr ics ar c alcu lated   as   (1 4 ) :     2 1 1 ( ( ) ( ) ) k k z M SE z n n k = =โˆ’ ๏ƒฅ   ( 14 )     T h SNR   eq u atio n   in d icate s   t h r o b u s tn ess   o f   th m eth o d s   b y   g iv in g   h i g h   v alu es  th at   d em o n s tr ate  th p er f o r m an c o f   d e n o is in g   an d   r esto r atio n   o f   s ig n al   s h a p es,   o n   t h o t h er   h an d ,   th l o v alu es  o f   MSE   s h o w s   th p o wer f u m eth o d .   T h OUT S NR eq u atio n   is   o b t ain ed   b y   ( 1 5 ) :     ๎œต๎œฐ ๎œด ๎ฏˆ ๎ฏŽ๎ฏ ( ๎€๎œค ) = 10* ๎ˆ๎‹๎ƒ 10 ( โˆ‘ [ ๎ฏญ ( ๎ฏก ) ] 2 ๎ฒผ โˆ’ 1 ๎ณ” = 0 โˆ‘ [ ๎ฏญ ( ๎ฏก ) โˆ’ ๎ฏญ ( ๎ฏก ) ] 2 ๎ฒผ โˆ’ 1 ๎ณ” = 0 )   ( 1 5 )     with   z ( n )   is   th E E s ig n al   b ef o r a d d in g   t h n o is e () zn is   r esu lts   af ter   d e - n o is in g   th E E G   an d   E MG   s ig n als   an d   is   th n u m b er   o f   b io m ed ical  len g th   s ig n als u s ed .       3.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   T h E MG   s ig n als  g en er ally   in ter f er e   with   n atu r al  n o is es  th at  h id e   u s ef u l   in f o r m a tio n .   T h is   in f o r m atio n   h as  m o r s ig n if ic an m ea n in g   th at  ex p lain s   h o th m u s cl es  wo r k   an d   g iv es  wh er th p r o b lem s   ex is t.  I n   th is   r esear ch ,   E MG   s ig n als  ar co n tam in ate d   b y   th e   co m p o s ed   n o is es;  co n tain in g   E M,   B W ,   MA   an d   wh ite  n o is e.   W u s ed   ( 13 ) th is   eq u atio n   co m b i n es  th f o u r   n o is es  cited   ab o v e.   T h d en o is in g   tech n iq u es  ap p lied   o n   th E MG   s ig n al s   ar th C E E MD AN   m eth o d   an d   its   I C E E MD AN  v ar ian t.  T h f ilter in g   tech n iq u es  ar a p p lied   o n   a b n o r m al  m y o p ath y   an d   n eu r o p at h y   s ig n als  with   d if f er en SNR .   T ab le  1   s h o ws  th e   r esu lts   o b tain ed   b y   th ese  m eth o d s .   Fig u r 8   p r esen ts   th MS E   o f   ab n o r m al  E MG   s ig n al  with   n eu r o p ath y .       T ab le  1 .   MSE   o f   n o r m al  an d   a b n o r m al  E MG   s ig n als   S i g n a l   S N R   โ€˜ โ€˜ d B โ€™ โ€™   M y o p a t h y   N e u o p a t h y     I C EEM D A N   C EE M D A N   I C EEM D A N   C EE M D A N   0   0 . 0 1 0 7 5   0 . 0 1 0 7 7   0 . 2 3 0 4 9   0 . 2 3 1 0 2   5   0 . 0 0 4 3 9   0 . 0 0 4 4 0   0 . 1 0 1 4 4   0 . 1 0 1 9 4   10   0 . 0 0 2 3 6   0 . 0 0 2 3 7   0 . 0 6 0 6 4   0 . 0 6 1 0 7   1 5   0 . 0 0 1 7 1   0 . 0 0 1 7 1   0 . 0 4 8 0 3   0 . 0 4 8 2 6   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
        ๏ฒ               I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  23 ,   No .   2 Au g u s t 2 0 2 1 829   -   8 3 6   834       Fig u r 8 .   E MG   s ig n al  with   n e u r o p ath y       T h E E G   s ig n als  ca n   b c o n t am in ated   b y   o cu lar   ar tifa cts  ( OA) th ese  n o is es  ar e   th s o u r ce s   o f   ey m o v em en a n d   b lin k in g .   T h e   ch an g es  in   th d ir ec tio n   o f   t h co r n ea   d ip o le,   r etin a n d   f lu tter   p r o d u ce   t h e   o cu lar   n o is e.   E E G   an d   E OG   ca n   p r o p ag ate   to   th s u r f ac o f   th e   s ca lp ,   th r o u g h   th e   m ed iu m   o f   v o l u m co n d u ctio n   ef f ec t.  T ab le  2   p r e s en ts   th r esu lt s   o f   th SN R   t o   th ab n o r m al   E E s ig n al.   T ab le  3   p r esen ts   th r esu lts   o f   th SNR   co m p ar ed   to   n o r m al  E E s ig n al.   Fig u r e s   9   an d   1 0   p r esen t h SNR   ev alu atio n   o f   n o r m al   an d   ab n o r m al  E E s ig n als  co n tam in ated   b y   E OG  s ig n al  an d   wh ite  n o is with   1 0   ( d B )   et  2 0   ( d B ) .   T h ch o ice   o f   th e   1 0   d B   an d   2 0   d B   is   r el ated   to   th e   lev el  o f   n o is th at   ca n   b e   in   t h m id d le  b etwe e n   th h ig h   an d   lo v alu es  o f   th SNR .   T h m etr i u s ed   f o r   ev alu atio n   an d   c o m p ar is o n   th d f o u r   d e n o is in g   m eth o d s   ar e   SNR   g iv en   b y   ( 13 ) .     T h T ab les  2   an d   3   s h o t h r o b u s tn ess   o f   th n ew  tech n i q u ca lled   I C E E MD AN  th at  p r esen ts   th e   h ig h   v alu es  ( 1 9 , 9 3 3 0 4 7 2 ,   1 0 , 0 8 7 2 8 5 7 )   o f   SNR   2 0 d B   an d   1 0 d B   f o r   t h n o r m al  E E s ig n al  co m p ar ed   with   th e   C E E MD AN  ( 1 9 , 8 8 6 7 6 4 1 ;1 0 , 0 8 6 2 7 5 4 )   E E MD   ( 1 9 , 7 1 0 9 5 2 8 1 0 , 0 4 2 1 4 9 6 )   E MD   ( 1 7 , 6 3 3 8 5 7 1 ;9 , 7 4 0 8 9 1 7 )   an d   th e   s am r esu lts   ar o b tain ed   f o r   th a b n o r m al  E E G   s ig n al.   T h T a b le  1   p r esen ts   t h lo v al u es  o f   th e   MSE   o b tain ed   b y   th d en o is in g   m eth o d   ca lled   I C E E MD AN  co m p ar ed   with   th C E E MD AN  tech n iq u e.   T h e   MSE   o f   t h a b n o r m al  E MG   s ig n al  with   m y o p ath y   an d   n eu r o p ath y   o b tain e d   b y   I C E E MD AN  ( 0 , 0 1 0 7 5 ;   0 , 2 3 0 4 9 )   C E E MD AN  ( 0 , 0 1 0 7 7 0 , 2 3 1 0 2 ) .   T h q u ality   o f   th s ig n al  is   d ep en d in g   o n   th lev el  o f   th e   r esto r atio n   a n d   t h elim in atio n   o f   th e   n o is th at   in ter f e r ed   with   th e   b io m e d ical  s ig n al  u s ed   i n   th is   p a p er .   Fro m   th r esu lts ,   th I C E E MD AN  m et h o d   s h o ws  h ig h   p er f o r m a n ce   an d   p o wer   ac co r d in g   to   t h r esu lts   o b tain ed   f r o m   th e   MSE   an d   SNR   m etr i cs;  wh en   r ef o r m i n g   th E E an d   E MG   s ig n als  wi th   co m p o s ite  n o is f il ter in g ,   th r esu lts   o b tain ed   ar e   b etter   th an   th o s o b tain ed   in   o u r   r esear ch   p u b lis h ed   in   th e s r esu lts   [ 7 ] .       T ab le  2 .   OUT S NR   o f   d e n o is in g   tech n iq u es   S N R   e n   d B   10   dB   20   dB   I C EEM D A N   10 . 0 9 4 8 8 6 8   20 . 0 2 5 6 9 0 2   C EE M D A N   10 . 0 8 8 3 0 7 1   19 . 9 8 8 6 3 0 9   EEM D   10 . 0 4 5 6 3 6 9   19 . 5 1 1 8 0 4 1   EM D   10 . 0 0 9 1 2 7 1   18 . 9 1 4 0 3 2 5     T ab le  3 .   OUT S NR   o f   d e n o is in g   tech n iq u es   S N R   e n   d B   10   dB   20   dB   I C EEM D A N   10 . 0 8 7 2 8 5 7   19 . 9 3 3 0 4 7 2   C EE M D A N   10 . 0 8 6 2 7 5 4   19 . 8 8 6 7 6 4 1   EEM D   10 . 0 4 2 1 4 9 6   19 . 7 1 0 9 5 2 8   EM D   9 . 7 4 0 8 9 1 7   17 . 6 3 3 8 5 7 1             ( a)   ( b )     Fig u r 9 .   Diag r a m   o f   SNR   ev alu atio n   f o r   ab n o r m al  E E s ig n al  d en o is in g   f o r ;   ( a)   1 0   d B   an d   ( b )   2 0   d B   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4 7 5 2   ๏ฒ     Den o is in g   elec tr o myo g r a a n d   elec tr o en ce p h a l o g r a s ig n a ls โ€ฆ   ( S .   E lo u a h a m )   835       ( a)   ( b )     Fig u r 1 0 .   Diag r am   o f   SNR   ev alu atio n   f o r   n o r m al  E E s ig n al  d en o is in g   f o r ( a)   1 0 d B   an d   ( b )   2 0 d B       4.   CO NCLU SI O N   T h p r esen s tu d y   in v esti g ate d   th e   ef f ec o f   n o is o n   E E an d   E MG   s ig n als T h e   p r o p o s ed   m eth o d   is   I C E E MD AN  f o r   d en o is in g   n a tu r al  an d   ar tific ial  n o is with   n o is m in im izatio n   p r o p e r ty .   T h co m p ar ativ e   s tu d y   o f   E MD ,   E E MD ,   C E E MD AN,   an d   I C E E MD AN  m eth o d s   is   d o n to   d ed u ce   th p o wer f u m eth o d   in   ter m s   o f   n o is r ed u ctio n   u s ed   in   th is   wo r k   u s in g   MSE   a n d   SNR   m etr ics.  Acc o r d in g   to   th MSE   an d   SNR   r esu lts ,   th I C E E MD AN  h a s   lo v alu es  o f   t h MSE   a n d   h ig h   v alu es  o f   SNR .   T h is   s h o ws  its   h ig h   p er f o r m an ce   c o m p ar e d   to   o th er   m eth o d s   u s ed   in   th is   s tu d y .   W co n clu d e   th at  th e   I C E E MD AN  is   p o wer f u l   m eth o d   f o r   r e d u cin g   th n o is th at  co r r u p ted   E E a n d   E MG   s ig n als.       RE F E R E NC E S   [1 ]   L.   P a rri n o ,   R.   F e rri,   O.   Bru n i ,   a n d   M .   G .   Terz a n o ,   " C y c li c   a lt e rn a ti n g   p a tt e rn   (CAP):   Th e   m a rk e o sle e p   in sta b il it y , "   S lee p   M e d   Rev ,   v o l.   1 6 ,   p p .   2 7 - 4 5 ,   2 0 1 2 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 / j . sm rv . 2 0 1 1 . 0 2 . 0 0 3 .   [2 ]   L.   P a rrin o ,   M .   Bo se ll i ,   G .   P .   Bu c c in o ,   M .   C.   S p a g g iari,   G .   Di.   G io v a n n i ,   a n d   M .   G .   Terz a n o ,   " T h e   c y c li c   a lt e rn a ti n g   p a tt e rn   p lay a   g a te - c o n tr o o n   p e rio d ic  li m b   m o v e m e n ts  d u r in g   n o n - ra p i d   e y e   m o v e m e n s lee p , "   J .   Cl i n   Ne u ro p h y si o ,   v o l .   1 3 ,   n o .   4 ,   p p .   3 1 4 - 3 2 3 ,   1 9 9 6 .     [3 ]   M .   B.   I.   Re a z ,   M .   S .   Hu ss a in ,   a n d   M o h d - Ya sin .   F ,   " Tec h n iq u e o EM G   sig n a l   a n a ly sis:   De tec ti o n , "   Bi o l.   Pro c e d ,   v o l.   8,   n o .   1 ,   p p .   1 1 - 3 5 ,   2 0 0 6 ,   d o i 1 0 . 1 2 5 1 /b p o 1 1 5   [4 ]   F .   G a e tan i,   R.   d e   F a z io ,   G .   A.  Za p p a to re ,   a n d   P .   Visc o n ti ,   โ€œ p r o s th e ti c   li m b   m a n a g e d   b y   se n so rs - b a se d   e lec tro n ic  sy ste m Ex p e rime n tal   re su lt o n   a m p u tee s,โ€   Bu ll e ti n   o El e c trica E n g i n e e rin g   a n d   In f o rm a ti c s,   v o l.   9 ,   n o .   2 ,     p p .   5 1 4 - 5 2 4 ,   Ap r il   2 0 2 0 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 /ee i. v 9 i2 . 2 1 0 1   [5 ]   A.  M .   Na jl a Ily a n a ,   e a l . ,   โ€œ An a l y sis  o f   su rfa c e   e lec tro m y o g ra p h y   f o h a n d   g e stu re   c las sifica ti o n , โ€   in   In d o n e sia n   J o u rn a o E lec trica E n g i n e e rin g   a n d   Co mp u ter   S c ien c e ,   v o l.   1 5 ,   n o .   3 ,   p p .   1 3 6 6 - 1 3 7 3 ,   S e p t .   2 0 1 9 ,     d o i:   1 0 . 1 1 5 9 1 / ij e e c s.v 1 5 . i3 . p p 1 3 6 6 - 1 3 7 3 .   [6 ]   S .   El o u a h a m ,   R. Latif,   B. Na ss iri ,   A.  Dlio u ,   M .   Laa b o u b i ,   a n d   F .   M a o u lai n in e ,   " An a ly sis  E lec tro e n c e p h a lo g ra m   sig n a ls u sin g   AN F I S   a n d   P e rio d o g ra m   tec h n i q u e s,"   In ter n a ti o n a l   Rev iew  o n   Co mp u ter a n d   S o ft w a re   (I. RE . CO. S . ),     v o l.   8 ,   n o .   1 2 ,   p p .   2 9 5 9 - 2 9 6 6 ,   2 0 1 3 .   [7 ]   S .   El o u a h a m ,   A.  Dlio u ,   M .   Laa b o u b i,   R .   Lat if,   N.  El k a m o u n ,   a n d   H.  Zo u g a g h , "   F il terin g   a n d   a n a l y z in g   n o rm a a n d   a b n o rm a e lec tro m y o g ra m   sig n a ls,"   I n d o n e sia n   J o u r n a l   o f   E lec trica E n g i n e e rin g   a n d   C o mp u ter   S c ien c e ,   v o l.   2 0 ,   n o .   1 ,   p p .   1 7 6 - 1 8 4 ,   o c to b e r.   2 0 2 0 ,   d o i 1 0 . 1 1 5 9 1 /i jee c s.v 2 0 . i 1 . p p 1 7 6 - 1 8 4 .   [8 ]   P.  P h y s i o b a n k ,   " P h y sio lo g ic sig n a a rc h iv e s fo b io m e d ica r e se a rc h , "   2 0 0 5 .   [9 ]   A.  Ch l รถ g l ,   C .   Ke in ra t h ,   D.  Z imm e rm a n n ,   R.   S c h e re r,   R.   Lee b ,   a n d   G .   P fu rtsc h e ll e r,   " A   fu ll y   a u to m a ted   c o rre c ti o n   m e th o d   o f   EOG   a rti fa c ts  in   EE G   re c o rd in g s, "   C li n .   Ne u r o p h y sio l ,   v o l .   1 1 8 ,   n o .   1 ,   p p .   9 8 - 1 0 4 ,   2 0 0 7 ,     d o i:   1 0 . 1 0 1 6 /j . c li n p h . 2 0 0 6 . 0 9 . 0 0 3 .   [1 0 ]   A.  Dlio u ,   R.   La ti f,   M .   Laa b o u b i,   F .   M .   R. ,   M a o u lai n in e ,   a n d   S .   E lo u a h a m ,   " Ti m e - fre q u e n c y   a n a ly sis  o f   a   n o ise d   ECG   sig n a ls  u sin g   e m p iri c a m o d e   d e c o m p o siti o n   a n d   Ch o i - Wi ll iam tec h n iq u e s,"   I n ter n a ti o n a J o u rn a l   o f   S y ste ms ,   Co n tro a n d   Co mm u n ica ti o n s,   v o l.   5 ,   n o .   (3 - 4 ),   p p .   2 3 1 โ€“ 2 4 5 ,   2 0 1 3 ,   d o i:   1 0 . 1 5 0 4 /IJS CC. 2 0 1 3 . 0 5 8 1 7 7 .   [1 1 ]   S .   El o u a h a m ,   R .   Latif ,   A.  Dl io u ,   F .   M a o u lai n in e ,   a n d   M .   Laa b o u b i,   " Bi o m e d ica sig n a ls  a n a l y sis  u si n g   ti m e - fre q u e n c y , "   2 0 1 2   IEE In te rn a ti o n a Co n fer e n c e   o n   C o mp lex   S y ste ms   (ICCS ),   2 0 1 2 ,   p p .   1 - 6 ,     d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /ICo C S . 2 0 1 2 . 6 4 5 8 5 7 5 .   [1 2 ]   T.   Lee   a n d   T.   O u a rd a ,   " A n   EM D   a n d   P CA  h y b r id   a p p ro a c h   f o se p a ra ti n g   n o ise   fr o m   sig n a l,   a n d   si g n a i n   c li m a te   c h a n g e   d e tec ti o n ,   "   I n t.   J .   C li ma t o l,   v o l .   3 2 ,   n o .   4 ,   p p .   6 2 4 โ€“ 3 4 ,   2 0 1 2 ,   d o i:   1 0 . 1 0 0 2 /j o c . 2 2 9 9   [1 3 ]   A.   O.  An d ra d e ,   S .   Na su t o ,   a n d   P .   Ky b e rd ,   " EM G   sig n a fil terin g   b a se d   o n   e m p iri c a m o d e   d e c o m p o siti o n , "   Bi o me d ica l   S i g n a Pr o c e ss in g   a n d   Co n tro l ,   v o l.   1 ,   n o .   1 ,   p p .   44 โ€“ 5 5 ,   2 0 0 6 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 /j . b sp c . 2 0 0 6 . 0 3 . 0 0 3 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
        ๏ฒ               I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  23 ,   No .   2 Au g u s t 2 0 2 1 829   -   8 3 6   836   [1 4 ]   C Li u ,   P .   X .   Z h a o ,   a n d   J .   G a o ,   โ€œ Re d u c in g   G P S   c a rrier  p h a se   e rro rs  in   th e   m e a su re m e n a n d   p o si t i o n   d o m a in fo r   sh o rt - d istan c e   sta ti c   re lati v e   p o sit io n i n g   Ac ta  G e o d a e t, โ€   Acta   Ge o d a e ti c a   e t   Ge o p h y sic a ,   v o l.   5 1 .   p p .   8 1 โ€“ 9 3 ,   2 0 1 6 d o i:   1 0 . 1 0 0 7 /s4 0 3 2 8 - 0 1 5 - 0 1 1 1 - y.   [1 5 ]   D .   Li u ,   Z.   Xia o ,   X .   Hu ,   C.   Zh a n g ,   a n d   O.  P .   M a li k ,   " F e a tu re   e x tr a c ti o n   o r o t o fa u lt   b a se d   o n   EE M a n d   c u r v e   c o d e , M e a su re me n t,   v o l.   1 3 5 ,   p p .   7 1 2 - 7 2 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 / j. m e a su re m e n t. 2 0 1 8 . 1 2 . 0 0 9 .   [1 6 ]   Z.   Li u ,   Z .   Y.  C u i ,   a n d   W.   Li ,   " A   c las sifica ti o n   m e th o d   f o c o m p l e x   p o we q u a li ty   d ist u rb a n c e u s in g   EE M a n d   ra n k   wa v e let  S VM , "   I EE T r a n s.   S ma rt Gri d ,   v o l.   6 ,   n o .   1 6 ,   p p .   7 8 โ€“ 8 5 ,   2 0 1 5 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / TS G . 2 0 1 5 . 2 3 9 7 4 3 1   [1 7 ]   A.  Dlio u ,   S .   El o u a h a m ,   R.   Latif ,   a n d   M .   Laa b o u b ,   " C o m b i n a ti o n   o th e   CEE M   De c o m p o si ti o n   with   Ad a p ti v e   No ise   a n d   P e ri o d o g ra m   Tec h n iq u e   fo E CG   S ig n a ls An a ly sis, "   In tec h O p e n 2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 5 7 7 2 / in tec h o p e n . 8 6 0 0 7 .   [1 8 ]   M.   E.   To rre s,   M .   A.   Co l o m in a s,  G .   S c h lo tt h a u e r ,   a n d   P .   F lan d ri n ,   โ€œ c o m p lete   e n se m b le  e m p iri c a m o d e   d e c o m p o siti o n   wit h   a d a p t iv e   n o ise , โ€   in   Pro c e e d in g o th e   3 6 t h   IEE In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Aco u stics ,   S p e e c h ,   a n d   S ig n a Pro c e ss in g   (I CAS S P   โ€™1 1 ),   2 0 1 1 ,   p p .   4 1 4 4 โ€“ 4 1 4 7 d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /ICAS S P . 2 0 1 1 . 5 9 4 7 2 6 5 .   [1 9 ]   M .   G u a ra sc io   a n d   S .   P u t h u ss e ry p a d y ,   " Au t o m a ti c   m in imiz a ti o n   o o c u lar  a rti fa c ts  fro m   e lec tro e n c e p h a lo g ra m A   n o v e a p p ro a c h   b y   c o m b i n i n g   C o m p lete   EE M with   Ad a p ti v e   No ise   a n d   Re n y i' En tr o p y , "   Bi o me d ica S i g n a l   Pro c e ss in g   a n d   Co n tro l ,   v o l.   3 6 ,   p p .   6 3 - 7 5 ,   2 0 1 7 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 / j. b s p c . 2 0 1 7 . 0 3 . 0 1 7   [2 0 ]   H.  Ha n ,   S .   Ch o ,   S .   Kw o n   a n d   S.   B.   Ch o ,   " F a u lt   Dia g n o sis  Us in g   Im p ro v e d   C o m p lete   E n se m b le  Emp iri c a M o d e   De c o m p o siti o n   with   A d a p ti v e   No ise   a n d   P o we r - Ba se d   In tri n sic   M o d e   F u n c ti o n   S e lec ti o n   Al g o ri t h m , "   El e c tro n ics ,   v o l.   7 ,   n o .   2 2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 3 3 9 0 /ele c tro n ics 7 0 2 0 0 1 6 .   [2 1 ]   J.  Zh a n g ,   Y.  G u o ,   Y.  S h e n ,   D.  Z h a o n ,   a n d   M .   Li ,   " Im p r o v e d   CE E M DA N โ€“ wa v e let  tran sfo rm   d e n o i sin g   m e th o d   a n d   it a p p li c a ti o n   i n   we ll   lo g g i n g   n o ise   r e d u c ti o n , "   J o u rn a o Ge o p h y sic a n d   En g i n e e rin g ,   v o l.   1 5 ,   n o .   3 ,     p p .   7 7 5 โ€“ 7 8 7 ,   2 0 1 8 d o i:   1 0 . 1 0 8 8 / 1 7 4 2 - 2 1 4 0 /aa a 0 7 6 .   [2 2 ]   R.   A.  T h u ra isi n g h a m ,   " Re v isit in g   ICEE M DA a n d   EE G   rh y th m s,"   Bi o me d ica l   S i g n a l   Pro c e ss in g   a n d   Co n tro l,     v o l.   6 8 ,   2 0 2 1 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 /j . b s p c . 2 0 2 1 . 1 0 2 7 0 1 .   [2 3 ]   A.  M u m taz   Ali  a n d   P .   Ra m e n d r a ,   " S i g n ifi c a n t   wa v e   h e i g h t   f o re c a stin g   v ia  a n   e x trem e   lea rn i n g   m a c h in e   m o d e l   in teg ra ted   with   imp r o v e d   c o m p le te  e n se m b le  e m p iri c a m o d e   d e c o m p o siti o n , "   Re n e wa b le   a n d   S u st a in a b le   En e rg y   Rev iews ,   v o l.   1 0 4 ,   p p .   2 8 1 - 2 9 5 ,   2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 /j . rse r. 2 0 1 9 . 0 1 . 0 1 4 .   [2 4 ]   M .   Alt u v e ,   L .   S u รก re z ,   a n d   J.  Ard i la,  " F u n d a m e n tal  h e a rt  so u n d a n a ly sis  u sin g   im p ro v e d   c o m p lete   e n se m b le  EM D   with   a d a p ti v e   n o ise , "   Bi o c y b e rn e ti c a n d   Bi o me d ica l   E n g i n e e rin g ,   v o l.   4 0 ,   n o .   1 ,   p p .   4 2 6 - 4 3 9 ,   2 0 2 0   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 /j . b b e . 2 0 1 9 . 1 2 . 0 0 7.   [2 5 ]   M .   Altu v e ,   P .   Li z a ra z o ,   a n d   J.   Vill a m iza r,   " Hu m a n   a c ti v it y   re c o g n it io n   u sin g   imp r o v e d   c o m p lete   e n se m b le  EM D   with   a d a p t iv e   n o ise   a n d   lo n g   sh o r t - term   m e m o ry   n e u ra n e two r k s,"   Bi o c y b e rn e ti c a n d   Bi o me d ic a E n g i n e e rin g ,   v o l.   4 0 ,   n o .   3 ,   p p .   9 0 1 - 9 0 9 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 /j . b b e . 2 0 2 0 . 0 4 . 0 0 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.