Adaptive Fourier estimation of time-varying evoked potentials

Vaz, Christopher A.; Thakor, Nitish V.

doi:10.1109/10.18751

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“…El FLC adapta la amplitud y fase de una oscilación en su entrada y es capaz de hacer un seguimiento de sus cambios, (Vaz et al, 1994). Además, es un método de muy bajo coste computacional, ofrece intrínsecamente una salida de fase cero (Vaz and Thakor, 1989), y tiene un cero en el infinito (Riviere and Thakor, 1996).…”

Section: Filtrado Adaptativo Para La Extracción De Las Intenciones Deunclassified

Filtrado Adaptativo de Componentes Involuntarias en Marcha Asistida por Andador para Detección de Intenciones

Frizera

Ceres²,

Pons³

2011

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

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Resumen: En este trabajo, se presenta un método de filtrado adaptativo para la eliminación de las componentes involuntarias de las fuerzas de interacción entre el usuario y el andador por el apoyo de sus miembros superiores. Este proceso se basa en la atenuación selectiva de componentes relacionadas con las oscilaciones del tronco del sujeto durante la marcha. Para ello, se hace la estimación de la cadencia de marcha en tiempo real procesando las señales de distancia obtenidas por un subsistema ultrasónico mediante el algoritmo Weighted-Frequency Fourier Linear Combiner (WFLC). Este subsistema suministra la distancia entre los pies del usuario y el andador en tiempo real. La cadencia a su vez es usada para el ajuste de un filtro notch adaptativo construido a partir del algoritmo Fourier Linear Combiner (FLC) que realiza el filtrado en tiempo real de las señales obtenidas del subsistema de medición de fuerzas de apoyo de antebrazos. El método propuesto ofrece una cancelación robusta y en tiempo real de cerca del 80 % de la amplitud de las componentes indeseadas de frecuencia. La salida del algoritmo de filtrado propuesto permite así evidenciar componentes de fuerzas de bajo nivel pero muy importantes ya que están generadas por acciones intencionales y naturales asociadas a las intenciones de guiado del andador. Estas componentes serán utilizadas en el control de los motores del andador basándose en una arquitectura de control clásico que será desarrollada posteriormente. Copyright c 2011 CEA.Palabras Clave: Robótica de rehabilitación, interfaz hombre-máquina, filtrado adaptativo, detección de intenciones, marcha humana. INTRODUCCIÓNLos andadores son dispositivos de ayuda a la movilidad especificados para mejorar la marcha patológica, aportando el aumento de la base de apoyo, mejorando el equilibrio del sujeto, disminuyendo además la carga sobre los miembros inferiores a través del apoyo de los miembros superiores sobre la estructura del dispositivo. De manera complementaria, estos elementos presentan un importante papel en el proceso de rehabilitación, dado que utilizan las capacidades residuales de los usuarios para la locomoción. En este contexto, los distintos tipos de andadores son prescritos a los usuarios dependiendo del tipo de afectación o patología.Estos dispositivos están recomendados en su versión de cuatro patas en los casos de problemas severos de mantenimiento del equilibrio, de la estabilidad y en los casos de necesidad de reducir la carga sobre los miembros inferiores, (Joyce and Kirby, 1991). Sin embargo, estos sistemas requieren buena coordinación y tono muscular en miembros superiores para levantar y posicionar el andador con el fin de poder avanzar, (van Hook et al., 2003). Otro punto negativo importante es que las pautas de marcha que se generan en el usuario se ven afectadas especialmente en los giros, reduciendo considerablemente la velocidad y la cadencia de marcha.Por otro lado, los andadores de dos o cuatro ruedas, estoś ultimos también conocidos como rollators, ofrecen pautas más natura...

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Section: Filtrado Adaptativo Para La Extracción De Las Intenciones Deunclassified

Filtrado Adaptativo de Componentes Involuntarias en Marcha Asistida por Andador para Detección de Intenciones

Frizera

Ceres²,

Pons³

2011

Rev. iberoam. autom. inform. ind.

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“…For the sake of Q=H T W, thus W= (H T ) -1 Q is asymptotic stable solution of (12). Figure 4 shows the stability and convergence of algorithm based on SOS and FLOS.…”

Section: (T)=| T | P-2 Conj(t) (P < α ) If T Is Real Data Then G(t)mentioning

confidence: 99%

“…The EPs have a number of clinical applications including critical care, operating room monitoring and the diagnosis of a variety of neurological disorders [1,2]. The analysis of EP characteristics is of special interest in many clinical applications, such as the diagnosis of possible brain injury and disorders in the CNS [11,12]. Thus, the goal in the analysis of EPs is currently the estimation from the several potentials, or even from a single potential.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

New blind estimation method of evoked potentials based on minimum dispersion criterion and fractional lower order statistics

Zha¹

2008

JBiSE

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Evoked potentials (EPs) have been widely used to quantify neurological system properties. Traditional EP analysis methods are developed under the condition that the background noises in EP are Gaussian distributed. Alpha stable distribution, a generalization of Gaussian, is better for modeling impulsive noises than Gaussian distribution in biomedical signal processing. Conventional blind separation and estimation method of evoked potentials is based on second order statistics or high order Statistics. Conventional blind separation and estimation method of evoked potentials is based on second order statistics (SOS). In this paper, we propose a new algorithm based on minimum dispersion criterion and fractional lower order statistics. The simulation experiments show that the proposed new algorithm is more robust than the conventional algorithm.

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“…So as to introduce an ECG that gives ECG and accurate interpretation. So Many methods have been presented in the literature to provide ECG enhancement using adaptive methods [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13], adaptive filtering methods help to determine time changes voltages and to track the changes of signals. In [3], Thakor et al Proposed an least mean square based adaptive filter to acquire the impulse response of normal QRS complexes and then approach it for arrhythmia detection in corrupted ECG recordings.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Denoising of ECG Signal by using Adaptive Filter and Non Adaptive Filter

Abhishek¹,

Rathore²

2017

International Journal of Advanced Research in Computer and Comm

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Electrocardiogram (ECG) is an effective non-invasive method used to detect cardiac abnormalities. In our paper, we provide a study various noises, example power line disturbance (PLI), movement artifacts, electrode touch noise, muscle relaxation, base line drift, electromyography noise (EMG) and instrumentation noise etc. To remove above noises various algorithms of different filter, non-adaptive filter are used and we also provide discrete wavelet transform DWT. To filter random artifacts, filter with constant parameters, because hum manner is not accurate known relevant on time. For this problem to solve digital filter are used such as adaptive filters as smallest (least) mean square (LMS), Normalized mean square error (NLMS), Recursive least square (RLS), sign LMS, sign-sign LMS algorithms In the comparison among all have been tabulated. The quality of algorithms are evaluated by signal to noise ratio (SNR), mean square error (MSE), rate root mean difference (%PRD) and standardized mean square (NMSE). In the comparison to various adaptive algorithms sign-sign LMS gives better result for all parameters with MSE = 0.0253, NRMSE = 0.0033, %PRD = 0.3231, SNR = 5.327.

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Adaptive Fourier estimation of time-varying evoked potentials

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Filtrado Adaptativo de Componentes Involuntarias en Marcha Asistida por Andador para Detección de Intenciones

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Denoising of ECG Signal by using Adaptive Filter and Non Adaptive Filter

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