I nte rna t io na l  J o urna l o f   I nfo r m a t ics a nd   Co mm u n ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l. 7 ,   No . 3 ,  Dec em b er   201 8 ,   p p .   1 49 ~ 1 5 6   I SS N:  2252 - 8776 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j i ct. v 7 i3 . p p 1 49 - 1 56           149       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e. co m/jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JI C T   Dete c tion  a nd S e pa ra tion  o f  Eeg  A rtif a cts     Using  Wav elet  Tr a nsfo r m       R.   Su re s h K u m a r 1 ,  P . M a nim eg a la i 2   1 R es e a r ch   Sc h o l a r / D e p a r tm en t   o f   E C E ,   K a r p ag am   A c a d em y   o f   Hig h e r  E d u c a ti o n ,   C o im b a to re ,   In d ia .   2 P r o f e ss o r/De p a rt m e n t  o f   ECE ,   Ka rp a g a m   A c a d e m y   o f   Hig h e r  Ed u c a ti o n ,   C o im b a to re ,   In d ia.       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   3 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J u l 2 8 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   A u g   1 3 ,   2 0 1 8     Bio - m e d ica l  sig n a l  p ro c e ss in g   is  o n e   o f   th e   m o st  im p o rtan t  tec h n iq u e s  o f   m u lt ich a n n e l  se n so r  n e tw o rk   a n d   it   h a s a   su b sta n ti a l  c o n c e n trati o n   i n   m e d ica l   a p p li c a ti o n .   Ho w e v e r,   th e   r e a l - t im e   a n d   re c o rd e d   sig n a ls  in   m u lt ise n so ry   in stru m e n ts  c o n tain s  d if fe re n t  a n d   h u g e   a m o u n t  o f   n o ise ,   a n d   g re a t  w o rk   h a s   b e e n   c o m p lete d   in   d e v e lo p in g   m o st  fa v o ra b le  stru c tu re s  f o r  e st im a ti n g   th e   sig n a l  so u rc e   f ro m   th e   n o isy   sig n a l  in   m u lt ich a n n e l  o b se rv a ti o n s .   M e th o d s   h a v e   b e e n   d e v e lo p e d   to   o b tain   t h e   o p ti m a l  li n e a r  e sti m a ti o n   o f   t h e   o u t p u t   sig n a l  th ro u g h   t h e   W id e - S e n se - S tatio n a ry   (W S S )  p ro c e ss   w it h   th e   h e lp   o f   ti m e - in v a ri a n t  f il ters .   In   th is  p ro c e ss ,   th e   in p u t  sig n a l  a n d   th e   n o ise   sig n a l  a r e   a ss u m e d   to   a c h iev e   th e   li n e a r  o u tp u t  sig n a l.   Du rin g   th e   p ro c e ss ,   th e   n o n - sta ti o n a ry   sig n a ls   a ris e   in   th e   b io - m e d ica l  sig n a l  p ro c e ss in g   in   a d d it io n   t o   it   th e re   is  n o   e f f e c ti v e   stru c tu re   to   d e a l  w it h   th e m .   W a v e lets  tran s f o rm   h a s  b e e n   p ro v e d   t o   b e   t h e   e f f i c ien t  to o l  f o r  h a n d li n g   th e   n o n - sta ti o n a ry   si g n a ls,  b u t   w a v e let  p ro v id e   a n y   p o ss ib le  w a y   to   a p p r o a c h   m u lt ich a n n e l  sig n a l  p ro c e ss in g .   Ba se d   o n   t h e   b a si c   stru c tu re   o f   li n e a r  e stim a ti o n   o f   n o n - sta ti o n a ry   m u lt ich a n n e l  d a ta an d   sta ti stica l  m o d e ls o f   sp a ti a l  sig n a l  c o h e re n c e   a c q u ire  th r o u g h   t h e   w a v e l e t  tran sf o r m   in   m u lt ich a n n e l   e stim a ti o n .   T h e   a b o v e   m e th o d s  c a n   b e   u se d   f o r  El e c tr o e n c e p h a lo g ra p h y   (EE G )  si g n a l  d e n o isi n g   th ro u g h   th e   o rig i n a l  sig n a l  a n d   th e n   im p le m e n t  th e   n o ise   re d u c ti o n   tec h n iq u e   to   e v a lu a te t h e ir  p e rf o rm a n c e   su c h   a s S NR,  M S E  a n d   c o m p u tati o n   ti m e .   K ey w o r d s :   E lectr o en ce p h alo g r ap h y   Me an   s q u ar e  er r o r   Sig n al  to   n o is e  r atio   W av elet  tr an s f o r m   Co p y rig h t  ©   2 0 1 8   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .     Al l  rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R .   Su r es h   K u m ar   R esear ch   Sch o lar /Dep ar t m en t  o f   E C E ,   Kar p ag a m   A ca d e m y   o f   Hig h e r   E d u ca tio n ,   C o i m b ato r e ,   I n d ia.   E m ail: a r s k s u r es h @ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   B r ain   is   th e  m o s t  i m p o r tan t  o r g an   i n   h u m an   b ei n g s ,   f o r   co n tr o llin g   th e  co o r d in atio n   o f   h u m an   m u s cles   an d   n er v es.  H u m an   b r ain   is   m ad e  u p   o f   m illi o n s   o f   n e u r o n s   a n d   it  i s   a  co n n ec t ed   n er v o u s   s y s te m .   T h e  elec tr ical  ac tiv it y   o f   th e  b r ain   an d   t h e  la n g u a g e  o f   co m m u n icat io n   w it h   t h e  n er v o u s   s y s te m   ar e  ca lled   as   E lectr o en ce p h alo g r ap h y   ( E E G)   s ig n al s .   T h e  n e u r o n s   m o v e   in   h u m a n   b r ain   w h i le  p r o ce s s in g   i n f o r m atio n ,   b y   ch an g i n g   t h e  f lo w   o f   elec tr ical  cu r r en ts   ac r o s s   t h eir   m e m b r an es.  T h e  n eu r o n s   m o v e m e n t  i s   o b s er v ed   th r o u g h   elec tr o d es  p lace d   o n   t h e  s ca lp   an d   t h e  s i g n a l  i s   a n al y ze d   w i th   r esp ec t   to   c h an g e  i n   th e   el ec tr ical  p r o p er ties .   A cti v it y   o f   th e  b r ai n   w r iti n g   p r o ce s s   is   a m p li f ie d   an d   r ec o r d e d   f r o m   th e  p o te n tials   b et w ee n   d if f er en t   elec tr o d es  in   E lectr o en ce p h al o g r a m   ( E E G)   [ 1 ] .   T h e  r ec o r d i n g   is   u s ed   to   i n v e s ti g ate  t h e  n eu r o n   m o v e m en t  o f   h u m a n   b r ain   co m m o n l y   t h r o u g h   o n e  E E G.   I t  ca n   b e  u s ed   t o   ev alu ate  t h e  p eo p le  h av i n g   b r ain   d is o r d er s   an d   also   E E G  i s   u s ed   to   d eter m i n e   b r ain   d ea t h .   T h e  co n t in u o u s   s ig n a l  a n al y s i s   i s   m o r e  co m p le x .   T h e  E E G  s i g n al   ar e  ca teg o r ized   in   d i f f er en t   wav e  le n g th   n a m el y   A lp h a  ( α )   w a v es   ( 7 . 5 - 1 4   Hz) ,   B eta  ( β)  w a v es   ( 1 4 - 4 0   Hz) ,   Ga m m a  ( γ )   w a v es  ( ab o v e  4 0   Hz) ,   T h eta  ( Ѳ)   w a v es  ( 4 - 7 . 5   Hz) ,   Delta  ( Δ )   w a v es  ( 0 . 5 - 4   Hz) [ 2 - 4 ] .   A ll  th e   w a v es r ep r esen t d if f er en t  m o v e m en t o f   n e u r o n s   in   h u m a n   b r ain .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T   Vo l.  7 ,   No .   3 ,   Dec em b er   20 1 8   :   1 4 9 –   1 5 6   150   T h e  E E G  s ig n al s   h a v e  v er y   s m all  a m p lit u d e  ( m V)   s o   th e  n o is e  o cc u r s   ea s il y   o r   th e  o r ig i n al  s i g n al   g ets  co n ta m in a ted .   Du r i n g   t h e   r ec o r d i n g   o r   o b s er v atio n   o f   t h e  E E G  s ig n al,   v ar io u s   t y p es  o f   n o is es  o cc u r   s u ch   as  n o is e  f r o m   b aseli n e  m o v e m en t,  E MG   d is tu r b an ce ,   an d   h u m a n   b o d y   an d   f r o m   o th er   ex ter n al  s o u r ce s .   I n   E E G  s i g n al   th e s e  t y p es  o f   n o is e  s i g n a ls   ar e  ca l led   ar tif ac ts   a n d   th i s   n o is e  n ee d   to   b e  r e m o v ed   f r o m   t h e   o r ig in al  E E G  s i g n al  d u r i n g   t h e   an al y s is   o f   b r ain   r ela ted   d is ea s es.   Mo r eo v er ,   d u r in g   th e  E E G  r ec o r d in g   th e  o r ig i n al  s i g n al  is   also   af f ec ted   b y   o t h er   u n k n o w n   r an d o m   s ig n al s   w h ic h   ca n   b e  m o d ele d   as  ad d itiv e  r an d o m   n o is e.   T h ese  o cc u r r en ce s   co m p licat e  th e  an al y s is   a n d   in ter p r etatio n   o f   t h e  E E Gs,  a n d   th e  f ir s t  i m p o r tan t  p r o ce s s in g   s tep   w o u ld   b e  th e  e li m in a tio n   o f   t h e  ar ti f ac t s   an d   n o is e.   O u r   g o al  is   to   co n tr ib u te  to   E E G  ar tif ac t  r ej ec tio n   b y   p r o p o s in g   an   o r ig in al  an d   m o r e  co m p lete   au to m at ic  m et h o d o lo g y   co n s i s tin g   i f   o p tim ized   co m b i n atio n   o f   s ev er al  s i g n al  p r o ce s s in g   an d   d ata  an al y s i s   tech n iq u es.   T h er e  ar e  s o   m an y   d en o i s in g   tech n iq u e s   e m p lo y ed   to   r e m o v e  t h e  ar ti f ac t s   f r o m   t h e  E E G   o r ig i n al   s ig n al.   So m e  o f   t h e  d en o i s i n g   tec h n iq u es  u s ed   to   r e m o v e   th e  n o is es  ar e  I C A  d en o is i n g ,   P C A   d en o is i n g ,   W av elet  b ased   d en o is i n g .   T h e  ab o v e  s aid   tech n iq u es  e m p lo y ed   f o r   d en o is in g   t h e  E E G  s ig n al  a n d   th eir   p er f o r m a n ce   ca n   b e  ev alu ated   b y   m ea s u r i n g   t h e  p ar a m eter s   l ik e  SN R ,   MSE   an d   co m p u tati o n   ti m e  etc.   T h is   p ap er   is   o r g a n ized   as   f o ll o w s :   T h e  s ec o n d   s ec tio n   p r ese n ts   a  b r ief   h is to r y   ab o u t  t h e  E E G  s i g n a l   ar tif ac ts   a n d   n o is es  r ej ec tio n   p r esen ted   in   th e  liter at u r e.   T h e  th ir d   s ec tio n   co n tai n s   t h e  p r o p o s ed   a p p r o ac h   f o r   d en o is in g .   I n   t h is   p ar t  th e  w a v elet  d en o is in g   is   b r ief l y   e x p lain ed   an d   th e  m et h o d o lo g ical  s tep s   in v o lv ed   t o   ac q u ir e  th e  n o is e  r ej ec ted   o u tp u t  s i g n al  i n   a  p r o p o s ed   w av elet  tr a n s f o r m .   T h e  f o u r t h   s ec tio n   s h o w s   t h e  s i m u lat io n   r es u lt o f   t h e  p r o p o s ed   tech n iq u e  i n   Ma tlab   a n d   VL SI.       2.   RE L AT E D  WO RK   I n   b io - m ed ical  s i g n al  p r o ce s s ,   ar tif ac t s   ar e  u n w an ted   n o i s e  ca u s ed   b y   t h e  o r ig in al   p h y s io lo g ical  af f a ir   b ased   o n   th e  in ter e s t.   T h u s ,   th e  ai m   o f   an al y s is   d ep en d in g   o n   t h e  d ec is io n   s h o u ld   b e  m ad e  as  id en ti f y i n g   th e  o r ig i n al  a n d   ar tif ac t  s i g n al.   Fo r   r eliab le  an aly s i s   ar tif ac t s   cla s s if icatio n   s h o u ld   b e  co n s id er ed ,   w h ic h   if   ig n o r ed ,   m ig h t  co n s i d er ab ly   in f l u en ce   t h e  r esu lt s   an d   th er ef o r e  th e  r esu l tin g   co n clu s io n s .   E E Gs  ar e   t y p icall y   r ec o r d ed   in   co n j u n c tio n   w it h   d if f er en t  p h y s io lo g ical  s ig n al s   w h ic h   ca n   i n ter f er e  w it h   th e  e x ac t  E E Gs.  S u c h   ar ti f ac t  li k e  o cu l ar ,   m u s cle,   elec tr ical  f ield   ch an g e s ,   tr an s m is s io n   li n e  i n ter f er en ce ,   m o v e m e n ts   o f   h ea d   an d   elec tr o d es.   Fig u r e. 1   illu s tr ates  s ec tio n s   o f   g r ap h ical  r ec o r d   co n ta m in a t ed   b y   t y p ica l  s a m p les  o f   ar ti f ac ts .   On ce   s o m e  o f   k n o w led g e  co r r u p ted   b y   a n   ar tif ac t  h as  b ee n   w i th   s u cc e s s f u ll y   k n o w n   t h en   t h er e   ar e  d if f er en t  w a y s   w h ic h   m a y   b e  ad o p ted ,   b ettin g   o n   th e   s h ap e  o f   th at   ar tif ac t .   I n   ex tr e m e  ca s es   th e   w h o le   ep o ch   th at   co n tai n s   th e  ar ti f ac t   m ig h t   h a v e  to   b e  d is ca r d ed ,   v ar io u s   n o r m al  ar ti f ac t  d etec t o r   is   u s ed   an d   th er e f o r e  th e  s ig n al s   t h at   is   co n ta m in a ted   b y   t h e  ar tif a ct  is   k n o w n   an d   d is ca r d ed .   As  an   alter n at iv e,   i n   s o m e  i n s ta n ce s ,   t h er e  is   a   p o ten tial  to   esti m ate  th e  o r ig i n al  E E G  s i g n a l  u s in g   ap p r o p r iate  s ig n al  p r o ce s s   tec h n iq u es   b y   s u p p r ess i n g   th e   ar tif ac t.   T h e  ef f o r tles s   w a y   to   eli m i n a te  ar tif ac ts   is   to   f i n d   at  th e  p er io d   o f   o cc u r r en ce   an d   r ec o r d ed   d ata  is   eli m i n ated .   On e  tech n iq u e  th at  is   u s ed   to   tak e  ar tif ac t  as  a n y   i m p o r tan t  d ev iatio n   f r o m   t h e  tr ad itio n al  is   to   p er m i t  d etec tio n   b y   s ee k i n g   v ar iat io n s   ( n o n -   s tatio n ar ie s )   with i n   th e  m ea s u r ed   s i g n a l.  T h is   tech n iq u e  s h o u ld   b e  ap p lied   w it h   ca r e,   s i n ce   t h e  Or ig i n al  E E G  is   its el f   n o n   s tatio n ar y ,   t h er ef o r e  m aj o r   p ar a m eter s   h av e  to   b e  d esig n ated ,   s o   th e  en tire   co n n ec ted   n o n - s tatio n ar ie s   ar e  d ete cted .   E n er g y   o p er ato r s   m a y   b e   h elp f u l  m ar k er s   o f   s u d d en   ch a n g es  ( e. g .   s p i k es)   as  th e y   ar e  s e n s iti v e  to   in s t an t  f l u ct u atio n s   [ 5 ]   h o w e v er   w ill  r eq u ir e  m o r e   s en s iti v it y   to   r ec o r d   ac cu r ate  c h an g es  w i th in   t h e  s i g n al  s p ec t r u m .   A   s et  o f   m at h e m atica l  f u n ct io n s   th a t  tr an s f o r m s   n u m b er   o f   co r r elate d   v ar iab les  in to   a  s m aller   n u m b er   o f   u n r elate d   v ar iab les   is   k n o w n   as  P r in cip al  C o m p o n en t.  T h e  P r in cip al  C o m p o n en t  An al y s is   ( P C A )   is   a  p r im ar y   ele m e n t  th at  ac co u n t s   f o r   th e  m a x i m u m   a m o u n t   o f   th e  v ar iab ilit y   w it h i n   th e  d ata  as  p o s s ib le,   an d   ev er y   s u cc ee d in g   ele m e n t  ac co u n t s   f o r   th e  m a x i m u m   a m o u n t  o f   t h e  r e m a in i n g   v ar ia b ilit y   as  p o ten t ial.   P r in cip al  co m p o n e n t s   ar e  ab s o lu te  a n d   in d ep en d e n t  to   p r o v id e  th e  r ec o r d in g   d ataset   th at  i s   n o r m a ll y   cir cu lated .   P C A   is   m o r e  ac cu r ate  to   t h e  r elati v e  le v el  o f   th e   in itial  v ar iab les [6 - 9 ] .   Dep en d in g   o n   th e   ap p licatio n ,   it i s   ad d itio n a ll y   n a m ed   as   d is ti n ct   Kar h u n e n – L o èv e  tr a n s f o r m ,   t h e   Ho telli n g   tr an s f o r m   o r   P r o p er   o r th o g o n al  d ec o m p o s itio n .   T h e  m at h e m at ical  m et h o d   u ti lized   in   P C A  is   ter m ed   a s   E i g en   an al y s is .   I t  ten d s   to   s o l v e   th e  E i g e n   v alu e s   a n d   eig e n v ec to r   o f   a  s q u ar e  s y m m etr ic  m atr i x   w i th   s u m   o f   s q u ar e  an d   cr o s s   p r o d u ct.   T h e  eig e n v ec to r   is   r elate d   to   th e  b ig g est  E i g en   v alu e s   an d   h a s   co n s tan t  d ir ec tio n   b ec au s e  it  i s   t h e  f ir s t  p r in cip al  ele m en t.  T h e  eig en v ec to r   r elate d   to   th e  s e co n d   lar g est  E i g e n   v a lu e s   d eter m i n e  th e  d ir ec tio n   o f   t h e  s ec o n d   p r in cip al   co m p o n e n t.  T h e  ad d itio n   o f   t h e  E ig e n   v alu e s   eq u a ls   t h e  tr ac e  o f   t h e  m atr i x   an d   th er e f o r e  t h e  m o s t  n u m b er s   o f   eig en v ec to r s   eq u al s   th e  q u a n tit y   o f   r o w s   ( o r   co lu m n s )   o f   th is   m atr ix . [ 1 0 - 11 ] .   An   alter n ati v e  ap p r o ac h   is   o b tain ed   u s in g   I C A   ( I n d ep en d en t  C o m p o n e n t  An al y s i s )   t h at  m a k es   t h e  m u ltich a n n el  c h ar ac ter   o f   m o s t  E E G   r ec o r d   s ig n al s   to   d ec o m p o s e   th e   in f o r m a tio n   in to   a   co ll ec tio n   o f   r an d o m   v ar iab le s   t h at  ar e  m a x i m all y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       Dete ctio n   a n d   S ep a r a tio n   o f E eg   A r tifa cts Usi n g   W a ve let  Tr a n s fo r m   ( R .   S u r esh   K u ma r )   151   in d ep en d en t[ 1 2 ] .   T h is   d ec o m p o s itio n   is   th o u g h t  to   b e  r ep r esen ti n g   t h e  s u p p l y   s i g n al s   t h at  u n d er lie  in   th e   m ea s u r ed   d ata  s et.   T h e  m a g n e tis m   n at u r e  o f   E E G  s ig n als  i m p lies   th at  th e s e  s i g n a ls   f u l f ill  t h e  ass u m p t io n s   o f   th e  I C A  al g o r ith m ic  r u le,   i.e .   o n es  s u p p o r t ed   b y   a  r ig h t  a w a y   m i x t u r e  m o d el.   C o n s eq u en tl y   E E G  a n al y s i s   n o r m all y   h a s   b ee n   a  f r u it f u l a p p licatio n   s p ac e  f o r   I C A   [ 1 3 - 18 ].           Fig u r e  1 .   E E G  ar tif ac ts   ( A )   5 0 Hz  m ai n s   i n ter f er e n ce   w av e s   o n   th e  E E Gs.  ( B )   Neu r o n   m o v e m en t c au s es  f r o m   th e  E E G  ( C )   Mo v e m en t  t h at  c an   clip   th e  E E G.   ( D)   E C G  in te r f er en ce   ap p ea r s   a s   a  p u ls ed   E E G  ( E )   b aselin e  EEG       T h e  w a y s   r el y   o n   th e   as s u m p tio n   t h at  t h e  ar ti f ac t   an d   E E G  m a y   ar is e  f r o m   co m p letel y   d i f f er e n t   ( s tatis tica ll y   in d ep en d e n t)   s o u r ce s .   T h er ef o r e  b y   e s ti m ati n g   th o s e  s u p p l y   p ar ts   o n e  ca n ,   d eter m i n e  th a t  p ar ts   r elate   to   th e  ar tif ac t  a n d   it  r el ates  to   th e  E E G  Si g n al.   T h is   p er m i ts   t h e  r ec o n s tr u ctio n   o f   th e  s e n s i n g   ele m en t  s ig n al s   m is tr ea t m e n t,  s o lel y   th e  E E G  s ig n al  co n n ec ted   s o u r ce s   an d   t h u s   eli m i n ati n g   th e  ar ti f ac t.  A   k e y   d r a w b ac k   w it h   I C A   is   t h at  t h e  s t u d y   an d   au to m atic  id e n tif icat io n /s ep ar atio n   o f   p ar ts   w it h   r ef er e n ce   to   g r ap h ical  r ec o r d   an d   ar tif ac t.  Fu r t h er ,   if   th e  s i g n al  is   te m p o r all y   m e ta m er ic  t h en   t h e  I C A   d ec o m p o s i tio n   lac k s   co n s is ten c y   b et w ee n   s ec tio n s   an d   ca r e  m u s t   b e  e x er cised   o n ce   r ec o m b i n in g   t h e  i n f o r m at io n   ac r o s s   s e g m e n t   b o u n d ar ies [ 19 - 22 ].       3.   WAVE L E T   D E NO I S I N G   I n   th i s   s ec tio n ,   it  is   e x p lai n ed   th e  r esu lts   o f   r esear ch   an d   at  th e  s a m e  ti m e  is   g iv e n   t h e   co m p r e h en s iv e  d is c u s s io n .   R esu lt s   ca n   b e  p r esen ted   in   Fi g u r e s ,   g r ap h s,   T ab le s   an d   o t h er s   th at  m ak e  t h e   r ea d er   u n d er s tan d   ea s il y   [ 2 ] ,   [ 23 ] .   T h e  d is cu s s io n   ca n   b e  m a d e  in   s ev er al  s u b - c h ap ter s .   T h e  i m p le m en ta tio n   o f   W a v el et  T r an s f o r m   ( W T )   ti m e – f r eq u en c y   r ep r ese n tatio n   h elp s   to   p r esen t  t h e   f r eq u en c y   an d   ti m e  in   s eq u e n c e  w it h   r e s p ec t  to   tim e.   I n   ti m e - f r eq u en c y   r ep r ese n tatio n   t h e  ti m e  d o m ain   s ig n al   is   p ass ed   t h r o u g h   t w o   d i f f er e n t f il ter s   n a m el y   lo w   p ass   an d   h ig h   p ass   f i lter s ,   h er e  b o th   p o r ti o n   ar e  co n s id er ed .   T h e  f ilter s   ar e  u s ed   to   eli m i n a te  th e  ar tif ac t s   an d   n o i s e  s i g n als  f r o m   o r ig in al  s ig n al  a n d   th e  p r o ce s s   is   ca lled   as  d ec o m p o s itio n .   T h e  o p er ati o n   is   co n ti n u o u s l y   r ep ea ted   u n til  t h e  s ig n al  i s   d ec o m p o s ed   to   a  cu to f f   le v el  o r   to   a  ce r tain   lev e l.  A   g r o u p   o f   d if f er e n t  f r eq u en c y   b an d s   o b tain ed   f r o m   th e  E E G  r ec o r d in g   s ig n al s   r ep r esen t i n g   in   t h e   s a m e.   T h e  h i g h   f r eq u e n c y   co m p o n e n t s   ar e  e n h an ce d   to   i m p r o v e   w it h   r e s p ec t  to   ti m e  a n d   t h e  lo w  f r eq u en c y   co m p o n e n t s   ar e  en h a n ce d   to   d eter m i n e  t h e  f r eq u en c y .   T h e  w av ele t  tr an s f o r m   i s   d ef in ed   as   eq u atio n   1 .     dt a b t a t x b a W 1 ) ( ) , (                           ( 1 )     T h e  ab o v e  eq u atio n   is   s aid   to   b e  a  m o th er   w av elet  tr a n s f o r m .   T h e  eq u atio n   co n tain s   t w o   d if f er en t   v ar iab les  ( a,   b )   u s ed   to   tr a n s f o r m   t h e  s i g n al s .   B o th   v a r iab les  ar e  r ep r esen tin g   tr an s latio n   a n d   s ca lin g   p ar am eter s   a n d   th e   d en o is in g   f u n ctio n   i s   o b tain ed   th r o u g h   t h e  m o th er   w av ele t  tr a n s f o r m .   T h e  lo w   f r eq u e n c y   co m p o n e n t s   ar e  m atc h ed   w i t h   d etailed   v ie w   an d   th e   h ig h   f r eq u e n c y   co m p o n en t s   ar e  m atc h ed   w it h   n o n - Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T   Vo l.  7 ,   No .   3 ,   Dec em b er   20 1 8   :   1 4 9 –   1 5 6   152   d etailed   v ie w .   I n   s ca lin g   p r o ce s s   eith er   t h e  in p u t  s i g n al  i s   to   b e  co m p r ess ed   o r   ex p an d ed .   T h e  h ig h   f r e q u e n c y   co m p o n e n t s   ( lar g e  s i g n als)  ar e   al w a y s   s tr etch ed   o u t a n d   lo w   f r eq u en c y   co m p o n e n t s   ar e  co m p r e s s ed .   Du r in g   t h e  d en o is i n g   p r o ce s s   th e  s y n th e s is   a n d   an al y s i s   o f   o r ig in a l  s i g n a l  an d   s u f f ic ien t  i n f o r m atio n   is   o b tain ed   t h r o u g h   t h e  Di s cr ete  W av elet  T r an s f o r m   ( DW T )   an d   it  p r o v id es  th e  m ax i m u m   r ed u ctio n   w i t h   m i n i m u m   co m p u tatio n   ti m e.   T h e  d if f er en t  f r eq u e n c y   b a n d s   o f   in p u t  s i g n als  ar e  an al y ze d   w i th   d if f er e n t   r eso lu tio n   th at   is   u s ed   to   d ec o m p o s e  t h e  s i g n als  to   g et  d etail ed   in f o r m atio n .   T h e  DW T   f u n ctio n s   ar e  s a m e  i n   th e  m o th er   w a v elet  tr an s f o r m   ass o ciate d   w it h   lo w   p as s   a n d   h ig h   p as s   f ilter s   in   ti m e   d o m ai n   s i g n als.  T h e   o r ig in al   in p u t  s i g n al   x [ n ]   i s   f ir s t p r o ce s s ed   t h r o u g h   a  h al f - b a n d   h ig h - p ass   f ilter   g [ n ]   a n d   a  l o w - p ass   f i lter   h [ n ] .   T h e  s ig n a l  ca n   b e  s u b - s a m p le d   b y   d iv id i n g   it  b y   2 ,   s i m p l y   b y   d is ca r d i n g   e v er y   o t h er   s a m p le.   T h is   co n s titu tes   o n e  lev el  o f   d ec o m p o s it io n   an d   ca n   b e  ex p r ess ed   as f o llo w s   eq u atio n   2   &   3 :     n k g n x k Y n hi gh 2 .                             ( 2 )     n k h n x k Y n h i g h 2 .                             ( 3 )     W h er e,   y h i g h [ k ]   an d   y lo w [ k ]   ar e  th e  o u tp u t  o f   th e  h ig h   p ass   an d   lo w   p ass   f ilter s   a f ter   th e  s u b - s a m p li n g   d iv id ed   b y   2 .   T h ese   d ec o m p o s it io n   tec h n iq u es  h a v e  ti m e  r eso l u tio n   a n d   o n l y   h alf   t h e  n u m b er   o f   s a m p les d escr ib es t h e  e n tire   s i g n al.           Fig u r e  2 .   B lo ck   d iag r a m   o f   p r o p o s ed   s y s te m   E E G  d ata  d ec o m p o s itio n   le v el  s h i f t  n o is e   d et ec ted   n o is eo r ig i n al  s ig n al       Ho w e v er ,   th i s   p r o ce d u r e  d o u b les  th e  f r eq u en c y   r eso lu t io n ,   b ec au s e  th e  h a lf   o f   th e  f r e q u en c y   is   s p an n ed   e f f ec ti v el y   b y   r ed u ci n g   th e  u n ce r tain t y   i n   t h e  f r eq u en c y   b an d   an d   r ep ea ts   t h e   s ec o n d   h al f   o f   th e   f r eq u en c y   b an d   to   r ed u ce   th e  n o is e.   T h e  ab o v e  p r o ce d u r e  is   also   ca lled   as  s u b - b an d   co d in g   an d   it  ca n   b e   f r eq u en tl y   u s ed   f o r   ad d itio n al  d ec o m p o s itio n .   At  ea ch   le v e l  s u b - s a m p lin g   f ilter i n g   r es u lt s   i s   o b tain ed   w it h   h al f   th e  f r eq u e n c y   b an d   s p a n .   T h e  f o llo w i n g   s tat is tica l  f ea t u r es  w er e  u tili ze d   to   r ep r esen t   t h e  ti m e – f r eq u e n c y   d is tr ib u tio n   o f   t h e  E MG   s ig n als:   Stan d ar d   Dev iatio n ,   Me an ,   Av er ag e  p o w er ,   an d   r atio   o f   ab s o lu te  m ea n   o f   th e  co ef f icie n ts   i n   ea ch   s u b - b a n d   s a m p le s .       4.   RE SU L T S   T h e  r esear ch   s tu d y   w as  to   f i n d   o u t  th e  p o s s ib ilit y   o f   m i n i m izi n g   th e  ar ti f ac ts   a n d   n o i s es  in   E E G  s ig n al  u s i n g   w a v elet  d en o i s in g   tec h n iq u e.   T h e  m ai n   o b j ec tiv e  o f   t h e  s tu d y   w as  to   m i n i m i ze   th e  ar ti f ac ts   a n d   n o is e  le v el   w it h o u t   af f ec ti n g   t h e  o r ig i n al   E E G  s ig n al.   Sin ce   th e   E E G  r ec o r d in g   r eq u ir es  c lin ical   in f o r m a tio n   f r o m   m a n y   c h a n n el s   ( s ta n d ar d   ch an n el s   3 2   -   4 4 ) ,   th e  i n p u t  s o u r ce s   h i g h   s o   a  cr itical   d esig n   is   u s ed   d u r in g   t h e   an al y s is   u s i n g   r ea l  ti m e  m u l ti ch an n el  ar ti f ac ts   a n d   n o is e  d etec tio n   s y s te m .   T h e  r esu lt  o f   th e  s t u d y   cu r r e n tl y   s h o w s   t h at  t h e  u til izatio n   o f   t h e  W T   s ig n i f ica n tl y   d ec r ea s es   th e   in p u t  s ize,   lac k i n g   in   p er f o r m a n ce   w h ile   n o t   m ax i m u m   co m p r o m i s e  o n   th e   p er f o r m a n ce .   T h e  f o r e m o s t  v ital  co n s id er atio n   o f   p er f o r m a n ce   w as  t h e  co r r ec t  ch o ice  o f   t h e  s ca le  i n   th e   i n p u t  s ig n al.   W a v elets   w er e  f o u n d   ap p r o p r iate  f o r   a n al y s i s   as  a  r e s u l t  o f   t h e  E E G   D a t a A c t u a l   S i g n a l D e c o m p o s i t i o n L e v e l   S h i f t   N o i s e D e t e c t e d   N o i s e O r i g i n a l   S i g n a l Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       Dete ctio n   a n d   S ep a r a tio n   o f E eg   A r tifa cts Usi n g   W a ve let  Tr a n s fo r m   ( R .   S u r esh   K u ma r )   153   co m p ac t   s u p p o r t.  P r o g r am s   ar e  d ev elo p ed   to   s h o w   t h e  s a m p le  w a v e f o r m s   f o r   v ar io u s   c h an n el s   a n d   al s o   f o r   d ec o m p o s itio n   o f   t h e  u n d u la ti o n   m i s tr ea t m e n t  DB - 1   &   DB - 5   in   ad d itio n   th e  o r ig i n al  s ig n al  is   d en o is ed   an d   co m p r es s ed   in to   w a v e f o r m s   f o r   ev er y   c h a n n e l.  T h e  s a m p le d   o u tp u ts   o f   f ir s t  h i g h - p ass   a n d   lo w - p as s   f i lter s   p r o v id e  th e  d etail  D1 - D5 .   W e  h av e  ex tr ac ted   6   d if f er en t  v alu es  f r o m   th e  f r eq u en c y   b an d s   to   ca lcu late  D1 ,   D2 ,   D3 ,   D4 ,   D5   an d   A 5   o f   D W T .   Fig u r e   3   s h o w s   t h e  e x tr a cted   o u tp u t  w a v e  f o r m   o f   th e  DW T   an d   th e   Fig u r e   4   s h o w s   t h e  i n p u t  n o is e  s i g n al  an d   o u tp u t   s i g n al  o b tai n ed   f r o m   t h e  w a v elet   tr an s f o r m .   I n   th i s   Fig u r e s   t h e   4 0 9 7   in p u t sa m p les ar e  tak e n   t o   ex tr ac t th e  d if f er en t r eso lu ti o n   in   w a v elet  tr an s f o r m .             Fig u r e  3 .   Dec o m p o s i tio n   w a v es o f   D1   to   D5   an d   A 5           Fig u r e  4 .   Sh o w s   t h e  in p u t  n o i s e  s ig n al  an d   t h e  co r r esp o n d in g   o u tp u t  s i g n al  f r o m   DW T           Fig u r e  5 .   Si m u lated   o u tp u t  w a v ef o r m   o f   w a v elet  tr an s f o r m   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T   Vo l.  7 ,   No .   3 ,   Dec em b er   20 1 8   :   1 4 9 –   1 5 6   154   In   Fig u r e   5   s h o w s   t h e  o u tp u t  w a v e f o r m   o f   t h e  DW T   ar e   o b tain ed   f r o m   t h e  d if f er e n t  w av e  s ig n als  at   d if f er e n t  r eso lu tio n   o n   t h e  f u n d am e n tal  s i g n al s   alp h a,   g a m a,   b eta  an d   d eta  w a v e s   an d   th e  HDL   to   R T L   v ie w  ar e  s h o w n   i n   Fi g u r e   6.           Fig u r e  6 .   R T L   v ie w   o f   w a v ele t  tr an s f o r m       Fro m   T ab le   1   s h o w s   t h e  ar e a  u tili ze d   w it h   r esp ec t  to   th e   n o   o f   ce lls   f o r   DW T   b ased   d en o is in g   ar ch itect u r e  an d   t h e  co r r esp o n d in g   g r ap h ical  r ep r esen tatio n   ar e  s h o w n   in   Fi g u r e   7 .   I n   T ab le   2   s h o w s   t h e   p o w er   u til izatio n   o f   DW T   ar c h it ec t u r e  an d   t h e  g r ap h ical  r ep r esen tatio n   s h o w n   i n   Fi g u r e   8   an d   th e   T ab le   3  co n tain s   ti m e  u tili ze d   f o r   D W T   ar ch itectu r e  an d   Fig u r e   9   s h o w s   th e  g r ap h ical  r ep r esen tatio n .   T h e  ab o v e  r esu lt  w a s   o b tain ed   in   T MSE   9 0   n m   tech n o lo g y   C ad e n ce   E n v ir o n m en t.           Fig u r e  7 .   No   o f   ce lls   an d   ar ea   u tili ze d   f o r   DW T   b ased   d en o i s in g           Fig u r e  8 .   P o w er   u t i lizatio n   o f   DW T   b ased   d en o is in g   0 20 00 40 00 60 00 Ss e q u e n tia l In v e rter L o gic Ce l l s  an d   A r e a Util i zation Ce ll Are a( μ m) 0 10 00 00 20 0000 30 0000 Sta tic Po w e r(n W) Dy n amic Po w e r  (n W) T o ta l Po w e r(n W) Pow e r  Util i zation Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJ - I C T     I SS N:  2252 - 8776       Dete ctio n   a n d   S ep a r a tio n   o f E eg   A r tifa cts Usi n g   W a ve let  Tr a n s fo r m   ( R .   S u r esh   K u ma r )   155       Fig u r e  9 .   T im e  u ti lizatio n   o f   D W T   b ased   d en o is in g       T ab le  1 .   C ell  an d   A r ea   Utiliza tio n   o f   DW T   b ased   Den o is in g   A r ch itect u r e   C e l l   a n d   A r e a   U t i l i z a t i o n   A N C   C e l l   A r e a ( μm)   S se q u e n t i a l   1 0 4   1 6 8 5   I n v e r t e r   43   98   L o g i c   4 9 8   5 9 1 1   T o t a l   6 4 5   7 6 9 4       T ab le  2 .   P o w er   Utiliza tio n   o f   DW T   b ased   Den o is in g   A r ch i t ec tu r e   P o w e r   U t i l i z a t i o n   C e l l s   S t a t i c   P o w e r   ( n W )   D y n a mi c   P o w e r   ( n W )   T o t a l   P o w e r   ( n W )   6 4 5   3 7 3 9 7   1 9 1 9 2 8   2 2 9 3 2 5       T ab le  3 .   T im e  Utiliza tio n   o f   D W T   b ased   Den o is in g   A r ch itec tu r e   T i me   U t i l i z a t i o n   F a l l   T i me   ( p S )   R i se   T i me   ( p S )   T o t a l   T i me   ( p S )   5 2 7 6   1 7 7 2   7 0 4 8       5.   CO NCLU SI O N   W av elets  f u n ctio n   is   a  r o b u s t  to o l  u s ed   f o r   th e  tas k   o f   s ig n a l  d en o is i n g .   T h e  ab ilit y   to   d ec o m p o s e  a   s ig n al  i n to   a  to tall y   d i f f er e n t  s ca le  is   e x tr e m el y   v ital  f o r   d en o is in g ,   an d   it  i m p r o v e s   t h e  an al y s i s   o f   th e  s i g n a l   co n s id er ab l y .   A   r ea l - ti m e  d en o is in g   VL SI  b ased   w av e let  tr an s f o r m   tec h n iq u e  is   e m p lo y ed   in   th is   p ap er   to   r e m o v e  t h e  ar t i f ac ts   a n d   p o w e r - lin e   in ter f er en ce s   f r o m   E E G  s ig n al.   W av ele t f u n ctio n s   s q u ar e  m ea s u r e  is   u s ed   f o r   d en o is i n g .   T h e  r esu lts   o f   d en o is i n g   is   ev al u ated   u s i n g   S NR ,   R MSE   a n d   co m p u tatio n   t i m e  Fro m   t h e   T ab le   1   it  is   clea r   t h at  t h e  in i tial  s ig n al  a n d   d b 5   d en o is ed   s i g n al  s q u ar e  m ea s u r e  ad d itio n al  co r r elativ e  a n d   s h o ws   h ig h er   r esu l ts   co m p ar ed   to   alter n ativ e  w a v elet s   e m p lo y ed   in   d en o is i n g   t h e  E E G  s ig n al.   S o   it  w i ll  b e  u s ed   f o r   an al y z in g   E E G  s ig n al.   C ar ef u l   an al y s is   o f   th e  g r ap h ical  r ec o r d   s ig n als  w il l  p r o v id e  d ata   ass o c iated   to   p atien ts   af f ec ted   w it h   b r ain   d is o r d er s .   I n   f u t u r e,   ad d itio n al  ad v a n ce d   w a y s   w ill  b e  e x p lo r ed   f o r   d e n o is i n g   o f   t h e  E E G   s ig n al  co r r u p ted   b y   alter n at iv e  s o u r ce s   o f   i n ter f er en ce .   A d d itio n all y   t h ese  m et h o d   ar e  g o i n g   to   b e   i m p le m en ted   a n d   te s ted   o n   r ea l   E E G  s i g n als.   T h e  i m p le m e n tatio n   an d   p r o to ty p i n g   o f   th e   p r o p o s ed   tech n iq u e   u s ed   Ver ilo g   HD L   i n   C ad e n ce   4 5 n m   en v ir o n m e n t.       RE F E R E NC E S   [1 ] .   S . Y.  T se n g ,   R. C.   C h e n ,   F . C.   Ch o n g ,   T . S .   Ku o ,   Ev a lu a ti o n   o f   p a ra m e tri c   m e th o d s  i n   EE G   sig n a l  a n a l y sis,  M e d ica l  En g i n e e rin g   &   Ph y sic s   1 7   (1 9 9 5 )   7 1 – 7 8 .   [2 ] .   G iu se p p in a In u s o   , W a v e let - ICA  me th o d o l o g y   f o r  e ff icie n t  a rtif a c t  re mo v a l  fro m  El e c tro e n c e p h a lo g ra p h ic   re c o rd in g s ,   P r o c e e d in g s  o f   In tern a ti o n a l  Jo i n t  Co n f e re n c e   o n   Ne u ra l  Ne t w o rk s,  Orla n d o ,   F lo r id a ,   U S A ,   A u g u st  1 2 - 1 7 ,   2 0 0 7 .   [3 ] .   M rs  V   B a b y   De e p a   , Dr  P   T h a n g a ra j,   Dr  S   Ch it ra ,   In v e stig a ti n g   th e   p e rf o r m a n c e   i m p ro v e m e n t  b y   sa m p li n g   tec h n iq u e s  in   EE G   d a ta,  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o n   Co mp u ter   S c ien c e   a n d   En g in e e rin g   ,   V o l.   2 , J u n . 2 0 1 0 , p p : 2 0 2 5 - 2 0 2 8 .   [4 ] .   Do n g   Ka n g ;  L u o Zh ize n g   , A  M e th o d   o f  De n o isin g   M u l ti - c h a n n e l   EE G  S ig n a ls  Fa st  B a se d   o n   P CA  a n d   DEB S S   Al g o rit h m ,   C o m p u ter  S c ien c e   a n d   El e c tro n ics   En g in e e rin g   (ICCS EE ),   2 0 1 2   I n tern a ti o n a l  C o n f e re n c e   o n   ,   v o l. 3 ,   n o . ,   p p . 3 2 2 - 3 2 6 ,   2 3 - 2 5   M a rc h   2 0 1 2 .   0 20 00 40 00 60 00 80 00 Fall T im e  (p S) Ris e  T im e  (p S) T o ta l   T im e  (p S) Ti m e  Util i zation Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8776   IJ - I C T   Vo l.  7 ,   No .   3 ,   Dec em b er   20 1 8   :   1 4 9 –   1 5 6   156   [5 ] .   A r v a n e h   M ,   G u a n   C ,   A n g   K,  Qu e k   H  (2 0 1 1 )   Op ti m izin g   th e   c h a n n e l  se lec ti o n   a n d   c las sif ica ti o n   a c c u ra c y   in   e e g - b a se d   b c i.   I EE E  T r a n s a c ti o n s o n   Bi o me d ica l   En g i - n e e rin g ,   5 8 :1 8 6 5 – 1 8 7 3 .    [6 ] .   Ba ll i  T ,   P a lan iap p a n   R  (2 0 1 0 )  Clas sif i c a ti o n   o f   b io lo g ica l  sig n a ls  u sin g   li n e a r  a n d   n o n li n e a r  fe a tu re s.  P h y sio lo g ica l   m e a su re m e n t  3 1 ( 7 ): 9 0 3 .   [7 ] .   Ba sh a sh a ti   A ,   F a to u re c h i  M ,   W a rd   RK,  Birch   G E  (2 0 0 7 )  A   su rv e y   o f   sig n a l  p ro - c e ss in g   a lg o rit h m s  in   b ra in - c o m p u ter i n terf a c e s b a s e d   o n   e lec tri c a l  b ra in   sig n a ls.  J o u rn a l  o f  Ne u ra l  e n g i n e e rin g ,   4 (2 ) :R3 5 – 57 .   [8 ] .   P .   Ha e - Je o n g ,   J.  Do - Un ,   P .   Kw a n g - S u k ,   A u to m a t e d   d e tec ti o n   a n d   e li m in a ti o n   o f   p e rio d ic  ECG   a rti f a c ts   in   EE G  u sin g   th e   e n e rg y   in ter v a l  h ist o g ra m me th o d , IEE E  T ra n s.   Bi o me d .   E n g .   4 9   (2 0 0 2 )  1 5 2 6 – 1 5 3 3   [9 ] .   J.S .   Ba rlo w ,   M e th o d s  o f   a n a ly sis  o f   n o n - sta ti o n a ry   EE G s,  w i th   e m p h a sis  o n   se g m e n tatio n   t e c h n iq u e s  –   a  c o m p a ra ti v e   re v ie w ,   J.  Cli n .   Ne u r o p h y sio l.   2   (1 9 8 5 )  2 6 7 – 3 0 4   [1 0 ] .   P .   A sh o k   Ba b u 1 ,   Re m o v a l   o f   o c u lar  a rti f a c ts  f ro m   EE G   sig n a ls  u sin g   a d a p ti v e   th re sh o l d   P C A   a n d   W a v e let  T ra n s f o r m s,  In ter n a ti o n a l  J o u r n a l  o f  E lec tro n ic  S ig n a ls   a n d   S y ste ms , v o l  1 , 2 0 1 2   [1 1 ] .   Ja n e tt   W a lt e rs - W il li a m s  &   Ya n   L i,   A   Ne w   A p p ro a c h   to   De n o isi n g   EE G   S ig n a ls  -   M e rg e r  o f   T ra n s latio n   In v a rian t   W a v e let  a n d   ICA ,   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Bi o me trics   a n d   Bi o i n fo r ma ti c s ,   V o l u m e   (5 )  :  Iss u e   (2 )  :  2 0 1 1   [1 2 ] .   G iu se p p in a In u s o ,   W a v e let - ICA  me th o d o l o g y   f o r  e ff icie n t  a rtif a c t  re mo v a l  fro m  El e c tro e n c e p h a lo g ra p h ic   re c o rd in g s ,   P r o c e e d in g s  o f   In tern a ti o n a l  Jo i n t  Co n f e re n c e   o n   Ne u ra l  Ne t w o rk s,  Orla n d o ,   F lo r id a ,   U S A ,   A u g u st  1 2 - 1 7 ,   2 0 0 7 .   [1 3 ] .   M .   E.   Da v ies ,   C.   J.  Ja m e s,  S o u rc e   se p a ra ti o n   u sin g   sin g le ch a n n e l  I CA   S ig n a l  P ro c e ss in g .   2 0 0 7 ;   8 7 :  1 8 1 9 - 1 8 3 2   [1 4 ] .   C. K.  Ch u i,   A n   In tr o d u c ti o n   t o   W a v e l e ts,  A c a d e m i c   P re ss ,   Ne w   Yo rk ,   1 9 9 2 ,   Ch a p ter  5 ,   p p .   1 5 8 - 1 6 0 .   [1 5 ] .   O.  Rio u l,   M .   V e tt e rli ,   W a v e lets a n d   S ig n a l  P r o c e ss in g ,   IEE E  S ig n a l  Pro c e ss .   M a g .   8   ( 4 )  ( 1 9 9 1 )  1 4 - 38   [1 6 ] .   Un se r  M ,   A ld ro u b i  A ,   A   Rev iew  o f  W a v e lets  In   Bi o me d ica l   Ap p li c a ti o n s ,   P ro c e e d ig s  o f   th e   IEE E   8 4 (4 ):   6 2 6 - 6 3 8 ,   1 9 9 9 .    [1 7 ] .   S .   M a ll a t,   A   th e o ry   f o r  m u lt ires o l u ti o n   sig n a l  d e c o m p o siti o n :  t h e   wa v e let  re p re s e n tatio n ,   I EE E  T r a n s .   Pa tt e rn   A n a l.   M a c h in e   In tell .   1 1   ( 7 )  ( 1 9 8 9 )  6 7 4 - 6 9 3 .   [1 8 ] .   M .   S .   Cro u se ,   R.   D.  No w a k ,   a n d   R.   G .   Ba ra n iu k ,   Wav e let - b a se d   sta ti stica l  sig n a l  p ro c e ss in g   u sin g   h id d e n   M a rk o v   m o d e ls, IEE E  T ra n s .   S i g n a l  Pro c e ss ,   v o l.   4 6 ,   n o .   4 ,   p p .   8 8 6 – 9 0 2 ,   1 9 9 8 .   [1 9 ] .   L o tt e   F ,   C o n g e d o   M ,   L ´   e c u y e r  A ,   La m a rc h e   F ,   A rn a ld i  B  (2 0 0 7 )  A   re v ie w   o f   c la ss i - f ica ti o n   a lg o rit h m s  f o r  EE G - b a se d   b ra in - c o m p u ter i n terf a c e s.  J o u rn a l  o f  Ne u ra l   En g i n e e rin g ,   4 : R1 – R1 3 .    [2 0 ] .   Ju h a   Ka rh u n e n ,   Jy rk i Jo u tse n s ,   G e n e ra li z a ti o n   o f   p rin c ip a l   c o m p o n e n t  a n a ly sis  o p ti m iza ti o n   p ro b lem s  a n d   Ne u ra l   Ne tw o rk ,   V o l.   8 , p p :5 4 9 - 5 6 2 , M a rc h . 1 9 9 5 .   [2 1 ] .   Ka c h e n o u ra   A ,   A lb e ra   L ,   S e n h a d ji   L ,   Co m o n   P   (2 0 0 8 )  ICA :  A  p o ten ti a l  to o l  f o r  BCI  s y ste m s.  IEE E  S ig n a l   Pro c e ss in g   M a g a zin e ,   2 5 (1 ): 5 7 – 68   [2 2 ] .   V ig a rio   R. ,   Jo u sm a k i  V . ,   Ha m a l a in e n   M . ,   Ha ri  R. ,   a n d   Oja   E, I n d e p e n d e n t  c o m p o n e n t  a n a ly sis  f o r  id e n ti f ica ti o n   o f   a rti f a c ts  in   m a g n e to e n c e p h a lo g ra p h icre c o rd i n g s ,   In   Jo r d a n   M I ,   Ke a rn s  M J,  a n d   S o ll a   S A ,   e d it o rs ,   Ad v a n c e s  in   n e u ra l  in f o rm a ti o n   p ro c e ss in g   sy ste ms , (1 0 ), 2 2 9 3 5 .   Ca m b rid g e ,   M A:  M IT   P re ss ,   1 9 9 7 .   [2 3 ] .   L a n lan Yu ,   EE G  De - No isin g   B a se d   o n   W a v e let  T ra n sf o rm a ti o n ,   Bi o i n f o rm a ti c s  a n d   Bi o me d ica l  E n g in e e rin g ,   2 0 0 9 .   ICBBE  2 0 0 9 .   3 r d   I n tern a ti o n a l  C o n f e re n c e ,   v o l. ,   n o . ,   p p . 1 - 4 ,   1 1 - 1 3   Ju n e   2 0 0 9 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS     R . Su r e s h   K u m ar   h a s   co m p le t ed   h is   B . E .   E lectr o n ics   an d   C o m m u n icatio n   E n g i n e er i n g   in   th e   y ea r   2 0 0 4   f r o m   T h a n t h ai  P er iy ar   Go v er n m e n t  I n s ti tu te   o f   T ec h n o lo g y ,   Vel lo r e .  H e  r ec eiv ed   h is   M.E .   d eg r ee   ( A p p lied   E lectr o n ics )   in   t h e  y ea r   2 0 0 7   f r o m   P SG  C o lle g e  o f   T ec h n o lo g y ,   C o i m b ato r e .  C u r r en tl y   h e  is   d o in g   h i s   r esear ch   at  Kar p ag a m   Un iv er s it y ,   C o i m b ato r e .  His   ar ea s   o f   in ter es t a r e  VL SI  a n d   s ig n al  p r o ce s s i n g .         P . Ma n i m e g alai  h as  co m p leted   h er   B . E .   B io m ed ical  I n s tr u m en tatio n   E n g i n ee r i n g   i n   th e  y e ar   2 0 0 0   f r o m   Av in a s h ili n g a m   Un i v er s it y .   S h e  o b tain ed   h er   M. E   A p p lied   E lectr o n ics  f r o m   Go v t .   C o lleg e  o f   T ec h n o lo g y   b y   2 0 0 8 .   Sh e  o b tain ed   h er   P h . D .   f r o m   A n n a  Un iv er s i t y ,   C h e n n ai  f r o m   2 0 1 3 .   C u r r en tl y   s h e  i s   w o r k i n g   a s   P r o f ess o r   i n   E C E   Dep ar t m en t  a t  K ar p ag a m   Un i v er s it y ,   C o i m b a to r e.   Her   ar ea s   o f   in ter est  ar e  b io s ig n al  p r o ce s s i n g   a n d   i m a g e  p r o ce s s in g .   S h e  h as p u b li s h ed   m o r e  t h a n   2 0   n atio n al  a n d   in te r n atio n al  j o u r n al s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.