다음 논문 내용을 통해 공부하고자 각 Part 별 내용 정리를 블로그로 하려고 합니다.
EEG Signal Analysis: A Survey | SpringerLink
Abstract
EEG signal은 brain의 전기적 활동을 나타낸다. brain에 대한 유용한 정보가 담겨 있지만, 이런 signal을 time domain에서 관찰하는 것 만으로는 useful information을 얻기 힘들다. 기본적으로 non-linear(비선형)이고 nonstationary (변화무쌍) 하다. 그렇기에, 여러 질병들을 진단할 때, advanced signal processing techniques (발달된 신호 처리 기술) 를 사용해 important features(중요한 요소)를 뽑아낼 수 있다.
이 논문에서는,
Effect of different events on the EEG signal (EEG signal에서의 다른 event들의 영향)와
신호에서 숨겨진 정보를 추출할 수 있는 Different signal processing methods (여러 신호 처리 방법들) 에 대해 자세히 다룬다.
크게는
Linear
Frequency domain
Time - Frequency
Non-linear techniques
가 다뤄진다면서, 여러 용어들이 나온다.
+) 아래 용어들은 Paper의 본문에서 약자로 사용되기에 약자의 의미가 무엇인지 모를 때, Abstract를 참고하면 좋을 듯 하다.
[ 용어 (Words) ]
CD : correlation dimension
LLE : largest Lyapunov exponent
H : Hurst exponent
- Differnet entropies
FD : fractal dimension
HOS : Higher Order Spectra
- phase space plots
- recurrence plots