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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김연수 (Hanbat National University) 박범수 (Hanbat National University) 김성은 (Hanbat National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제3호
발행연도
2019.9
수록면
805 - 810 (6page)

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본 연구에서는 multitaper 기반의 스펙트럼 추정기법과 상태-공간 모델링 기반의 변수 추정 기법을 통합한 시간-주파수 분석 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 시간-주파수 분석에는 불확실성 원리에 의해 시간 해상도와 주파수 해상도 사이에 트레이드오프 문제가 발생한다. 트레이드오프 문제를 최적화하기 위해서 short-time Fourier transform(STFT)와 wavelet 기반의 알고리즘들이 제안되었다. 본 논문의 저자는 다른 대안으로 상태-공간 프레임워크를 기반으로 한 새로운 multitaper 스펙트럼 추정 방법을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 스펙트럼이 시간에 따라 변하지 않는 경우에 잘 동작하지만, dynamic하게 변할 경우 제대로 추정하지 못하는 문제점이 있다. 그래서 본 논문에서는 상태-공간 모델에 사용되는 상태 노이즈와 관찰 노이즈를 주기적으로 업데이트 하는 방법을 제안하고자 한다. 우리는 제안 알고리즘을 시뮬레이션 데이터를 사용하여 테스트 하였고, 시간에 따라 변하는 스펙트럼에 대해서도 잘 동작하는 것을 확인하였다.
#Bayesian parameter estimation #EEG #Kalman filter #multitaepr #spectrum estimation

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References

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