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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 346 - 351 (6page)
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In this paper, a novel hybrid method that combines wavelet transform and deep sparse autoencoder for ocular artifact removal is presented. This deep wavelet sparse autoencoder (DWSAE) is capable of suppressing EOG artifacts effectively while preserving the nature of background EEG signals. DWSAE is automatic in either training (unsupervised learning) or correcting phase that makes it a good solution to be integrated into real-time Brain computer interfaces. DWSAE is compared with two other methods that are Second order blind identification (SOBI) and Wavelet neural network (WNN). The experimental results on a public visual attention task dataset show that it address limitations posed by SOBI and WNN effectively.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. PROPOSED METHOD
4. EXPERIMENTAL RESULTS AND DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES
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