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실시간 뇌파 특성 분석을 위한저잡음 스펙트럼 추정 알고리즘 (Low Noise Time-Frequency Analysis Algorithm for Real-Time Spectral Estimation)

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최초등록일 2025.06.01 최종젿작일 2019.09
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실시간 뇌파 특성 분석을 위한저잡음 스펙트럼 추정 알고리즘
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    서정뵖

    · 발행기관 : 한국전기전자학회
    · 수록지 정보 : 전기전자학회논지 / 23권 / 3호 / 805 ~ 810페이짿
    · 저자명 : 김연수, 박범수, 김성은

    초록

    본 연구에서는 multitaper 기반의 스펙트럼 추정기법과 상태-공간 모델링 기반의 변수 추정 기법을 통합한 시간-주파수분석 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 시간-주파수 분석에는 불확실성 원리에 의해 시간 해상도왿 주파수 해상도 사이에트레이드오프 문제가 발생한다. 트레이드오프 문제를 최적화하기 위해서 short-time Fourier transform (STFT)왿 wavelet기반의 알고리즘들이 제안되었다. 본 논의 저자는 다른 대안으로 상태-공간 프레임워크를 기반으로 한 새로운 multitaper스펙트럼 추정 방법을 제안하였다. 그러나 기존의 방법은 스펙트럼이 시간에 따라 변하지 않는 경우에 잘 동작하지만,dynamic하게 변할 경우 제대로 추정하지 못하는 문제점이 있다. 그래서 본 논에서는 상태-공간 모델에 사용되는 상태 노이즈왿 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.

    영어초록

    We present a time-frequency analysis algorithm based on the multitaper method and the state-space frameworks. Ingeneral, time-frequency representations have a trade-off between the time duration and the spectral bandwidth by theuncertainty principle. To optimize the trade-off problems, the short-time Fourier transform and wavelet based algorithmshave been developed. Alternatively, the authors proposed the state-space frameworks based on the multitaper method inthe previous work. In this paper, we develop a real-time algorithm to estimate variances and spectrum using thestate-space framework. We test our algorithm in spectral analysis of simulated data.

    참고자료

    · 없음
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