Régularisations spatiales pour la décomposition de signaux EEG sur un dictionnaire temps-fréquence
Résumé
Ce papier considère la décomposition parcimonieuse de signaux EEG sur un dictionnaire sur-complet temps- fréquence. Nous comparons ici différentes combinaisons de régularisations parcimonieuses et spatiales guidant la décomposition vers des solutions plausibles physiologiquement. Notre approche est formalisée dans un problème d'optimisation convexe non- différentiable résolu grâce à une méthode proximale. L'efficacité de ces régularisations pour le débruitage de signaux EEG est testée à la fois sur des données artificielles et sur des données réelles, où notre approche est utilisée pour l'identification de potentiels évoqués P300.
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