Resumen

La señal del electrooculograma (EOG) suele estar contaminada con artefactos y líneas eléctricas durante la grabación. Es esencial eliminar el ruido de la señal EOG para obtener un diagnóstico de calidad. El presente estudio trata de la eliminación de ruido de las señales EOG utilizando la técnica de Transformación Wavelet Estacionaria (SWT) por dos enfoques diferentes, a saber, el aumento de segmentos de la señal EOG y diferentes segmentos iguales de la señal EOG. Para realizar el análisis de eliminación de ruido por segmentos, se simula una señal EOG y se le añaden potencias de ruido controladas de 5 dB, 10 dB, 15 dB, 20 dB y 25 dB para obtener cinco señales EOG ruidosas diferentes. Los resultados obtenidos tras denoizarlas son muy alentadores. Los valores del error cuadrático medio (RMSE) entre la señal EOG de referencia y las señales EOG con potencias de ruido de 5 dB, 10 dB y 15 dB son muy inferiores en comparación con las potencias de ruido de 20 dB y 25 dB. Los resultados sugieren que la técnica SWT puede utilizarse para eliminar el ruido de la señal EOG con potencias de ruido óptimas entre 5 dB y 15 dB. Esta técnica podría ser útil en el diagnóstico de calidad de diversos trastornos neurológicos u oculares.

• Materias:Patrones binarios Micromezcladores Simulación dinámica Sistemas móviles Plataforma inteligente
• Subjects:Binary patterns Micromixers Dynamic simulation Mobile systems Intelligent platform
• Palabras claves:dB, señal EOG, potencias de ruido, diagnóstico de calidad, error cuadrático medio, diferentes señales EOG ruidosas, transformación Wavelet estacionaria, potencias de ruido dB, diferentes segmentos iguales, señal EOG ruidosa.
• Keywords:dB, EOG signal, noise powers, quality diagnosis, Root Mean Square Error, different noisy EOG signals, Stationary Wavelet Transformation, dB noise powers, different equal segments, noisy EOG signal