웨이브렛 변환과 파워스펙트럼 분석을 통한 EEG 안정상태의 정량적 인식

김영서; 박승환; 남도현; 김종기; 길세기; 민홍기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김영서 박승환 남도현 김종기 길세기 민홍기

저널정보: 한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제8권 제3호

발행연도: 2007.1

수록면: 178 - 184 (7page)

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연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

웨이브렛 변환과 파워스펙트럼 분석을 통한 EEG 안정상태의 정량적 인식

김영서 , 박승환 , 남도현 외 3명 융합신호처리학회 논문지 2007.01 학술저널

2006

웨이브렛 변환과 파워 스펙트럼 분석을 이용한 EEG의 안정 상태 인식에 관한 고찰

김영서 , 길세기 , 임선아 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2006.06 학술대회자료

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일반적으로 EEG 신호는 Alpha파, Beta파, Theta파, Delta파로 구분할 수 있다. Alpha파는 사람에게 있어서 가장 우세한 파형으로써 정신적으로 안정 시 잘 나타나는 뇌파이며, Beta파는 흥분 시 우세하게 나타난다. 본 연구에서는 EEG의 안정 상태를 정량적으로 나타내기 위해 웨이브렛 변환과 파워 스펙트럼 분석을 이용하였다. EEG신호를 웨이브렛 변환을 통해 Alpha파와 Beta파만 검출하여 고속 푸리에 변환을 이용 Alpha파와 Beta파의 파워 스펙트럼을 구하였다. 이후 Beta파의 파워 스펙트럼에 대한 Alpha파의 파워 스펙트럼 비율로 정의되는 상대적 안정상태비(Stable State Ratio)를 계산하였다. 그 결과 피험자가 정상적인 활동 상태에서 정신적으로 편안한 안정 상태에 이르기까지 5분 이내가 16%, 5～10분 사이가 9%, 그리고 최소 10분 이상의 시간이 소요되는 피험자집단이 총 69%로 우세하게 나타났다.

#EEG #Stable State Ratio #Stable State of EEG #Wavelet transform #Power spectrum analysis #Fast Fourier Transform.

참고문헌 (6)

참고문헌 신청

/ 1998 / Quantitative analysis by renormalized entropy of invasive EEG recordings in focal epilepsy 58 (4)

/ 2002 / Automatic Sleep Stage Scoring Using Single-channel EEG Signal 2 (2) : 129 ~ 135

/ 2003 / Classification of Schizophrenia Using an ANN and Wavelet Coefficients of Multichannel EEG 24 (2) : 99 ~ 106

/ 2004 / EEG Based Brain-Computer Interface System Using Time-multiplexing and Bio-Feedback 13 (3) : 236 ~ 243

/ 2005 / A Study on the EEG Characteristics According to the Changes of Waist Tightening 22 (1) : 219 ~ 224

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