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Título: Codificação de sinais de EEG usando transformadas ortogonais
Autor(es): Hass, Vinícius Guimarães
Orientador(es): Costa, Marcus Vinícius Chaffim
Assunto: Eletroencefalografia
Processamento de sinais - técnicas digitais
Sinais biomédicos
Data de apresentação: 7-Jul-2017
Data de publicação: 30-Mai-2018
Referência: HASS, Vinícius Guimarães. Codificação de sinais de EEG usando transformadas ortogonais. 2017. 154 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Resumo: O eletroencefalograma (EEG) é um equipamento que detecta atividade cerebral. Ele é posicionado na cabeça do paciente para detectar os campos magnéticos gerado pelos neurônios de uma determinada região. Esses sinais podem ser usados para detectar doenças, verificar morte cerebral e para interface cérebro máquina. Porém o armazenamento digital dos resultados desse equipamento pode consumir muita memória de um computador, ou no caso da transferência de um sinal desse ele pode demorar para ser transmitido. Então nos últimos anos vem crescendo a busca por formas de armazenar esse sinal, também por que houve muita resistência entre os médicos no uso de técnicas de compressão para sinais biológicos. Inicialmente era somente aceito a compressão sem perdas, mas recentemente vem começando a ser aceito a compressão usando técnicas com perdas. Uma das formas de comprimir com perdas é usando codificadores já preestabelecidos. Os codificadores mais eficientes que se tem atualmente são usados para compressão de vídeo, que fazem uso normalmente de transformadas ortogonais. Como um vídeo é uma serie de imagens é possível transformar o sinal de um EEG, que é um vetor de dados, em uma imagem, e assim usar esses codificadores já preestabelecidos que tem um alto desempenho. Outra forma de buscar a compressão dos sinais de EEG é procurar fazer o uso de outras transformadas ortogonais, como a decomposição em valores singulares (SVD, do inglês Singular Value Decomposition), dessa transformada fazer alguma forma de compressão com perdas, e por fim fazer uma compressão sem perdas, já que é possível utilizar as duas técnicas em conjunto, sendo que seja redundante o processo. Após determinado como é feito o uso tanto para um codificador já estabelecido, neste trabalho foi usado o Codificador de vídeo de alta eficiência (HEVC, do inglês High Efficiency Video Coding) e um codificador proposto usando SVD. É usada uma base de dados já testada para poder analisar o quanto o sinal é distorcido para determinados valores de compressão. Por fim pode-se comparar os dois codificadores.
Abstract: The electroencephalogram (EEG) is an equipment that detects brain activity, it is positioned in the head of the patient to detect the magnetic fields generated by neurons of a certain zone of the brain, these signals can be used to detect basic diseases, check brain death and can be used in brain interface machine. However, the digital storage of the results of this equipment can consume memory of a computer, or in the case of the transfer of a signal from that it may take time to be transmitted, then in recent years the research for ways to store this signal has grown, also because there was a lot of resistance among the Physicians in the use of compression techniques for biological signals. Initially only lossless compression was accepted, but techniques of compression with loss has recently begun to be accepted. One of the ways to compress with loss and using encoders already pre-established. The most efficient compressors in these days are used for video compression, which typically make use of orthogonal transforms. As a video is a series of images it is possible to transform the signal of an EEG that is a vector of data, into an image, and thus use these already pre-established compressors that have a high performance. Another way to look for a compression of the EEG signals is to look for the use of other orthogonal transformations, such as a singular value decomposition (SVD), and from that transform to do some form of lossy compression, and finally to make a lossless compression, and use the two techniques together, without being redundant the process. After determining how the use is made for an already established compressor, in this work has been used the HEVC, and a compressor proposed using SVD, is used a database already tested to be able to analyze how much of the signal is distorted for certain compression values; and finally be able to compare the two compressors.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2017.
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