دانلود ترجمه مقاله مسائل و راهکارهای پیش پردازش سیگنال الکتروانسفالوگرافی (Ijcaonline 2017) (ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️)

Translation3

 

 

این مقاله انگلیسی ISI در نشریه Ijcaonline در ۵ صفحه در سال ۲۰۱۷ منتشر شده و ترجمه آن ۱۱ صفحه میباشد. کیفیت ترجمه این مقاله ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️ بوده و به صورت کامل ترجمه شده است.

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

رابط مغز-رایانه: مسائل و راهکارهای پیش پردازش سیگنال EEG

عنوان انگلیسی مقاله:

Brain Computer Interface: EEG Signal Preprocessing Issues and Solutions

 

 

مشخصات مقاله انگلیسی 
فرمت مقاله انگلیسی pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش 
سال انتشار ۲۰۱۷
تعداد صفحات مقاله انگلیسی ۵ صفحه با فرمت pdf
نوع مقاله ISI
نوع ارائه مقاله ژورنال
رشته های مرتبط با این مقاله مهندسی پزشکی و پزشکی
گرایش های مرتبط با این مقاله بیوالکتریک، بیومکانیک، مغز و اعصاب
چاپ شده در مجله (ژورنال) مجله بین المللی کاربردهای رایانه ای – International Journal of Computer Applications
کلمات کلیدی EEG، EMG، رابط مغز-رایانه (BCI)، حذف آرتیفکت، پیش پردازش، EOG، فیلترینگ
کلمات کلیدی انگلیسی Brain Computer interface (BCI) – EEG – artifact removal – preprocessing – EMG – EOG – filtering
ارائه شده از دانشگاه مرکز کامپیوتر پیشرفته، مطالعات (CACS)، دانشگاه لوئیزیانا در لافایت، ایالات متحده آمریکا
نویسندگان Nelly Elsayed، Zaghloul Saad Zaghloul، Magdy Bayoumi
شناسه شاپا یا ISSN ISSN ۰۹۷۵ – ۸۸۸۷
شناسه دیجیتال – doi https://doi.org/10.5120/ijca2017914621
بیس نیست 
مدل مفهومی ندارد 
پرسشنامه ندارد 
متغیر ندارد 
رفرنس دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
کد محصول ۱۰۵۰۳

 

مشخصات و وضعیت ترجمه فارسی این مقاله 
فرمت ترجمه مقاله pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
وضعیت ترجمه انجام شده و آماده دانلود
کیفیت ترجمه ویژه – طلایی ⭐️⭐️⭐️
تعداد صفحات ترجمه تایپ شده با فرمت ورد با قابلیت ویرایش  ۱۱ صفحه (۱ صفحه رفرنس انگلیسی) با فونت ۱۴ B Nazanin
ترجمه عناوین تصاویر  ترجمه شده است  
ترجمه متون داخل تصاویر ترجمه شده است  
درج تصاویر در فایل ترجمه درج شده است  
درج فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه  به صورت عکس درج شده است  
منابع داخل متن به صورت عدد درج شده است  
منابع انتهای متن به صورت انگلیسی درج شده است

 

فهرست مطالب

چکیده
۱- مقدمه
۲- آرتیفکت‌های EEG
۱-۲- آرتیفکت‌های فوق فیزیولوژیکی
۲-۱- آرتیفکت‌های فیزیولوژیکی
۳- حذف آرتیفکتها
۱-۳- جلوگیری از آرتیفکتها
۲-۳- فیلترینگ خطی
۳-۳- فیلتر تطبیقی خطی
۴-۳- فیلتر مبتنی بر شبکه عصبی کوانتوم
۳-۵- فیلترینگ فضایی
۶-۳- فیلتر مبتنی بر توزیع کوشی
۴- نتیجه گیری

 

بخشی از ترجمه

چکیده

رابط مغز – رایانه (BCI) اغلب نگاشت، کمک و یا ترمیم عملکردهای شناختی یا حرکتی- حسی انسان می‌باشد. الکتروانسفالوگرام (EEG) یک روش غیرتهاجمی در شناسایی و ثبت فعالیت الکتریکی مغز می‌باشد. نویزها سیگنالهای ناخالص ثبت شدۀ EEG هستند که از آرتیفکتهای فیزیولوژیکی و فوق فیزیولوژیکی ناشی می شوند. تکنیک‌های متعددی وجود دارد که برای دستکاری سیگنال ثبت شدۀ EEG در مرحله پیش پردازش BCI برای دستیابی به نتایج مطلوب در مرحله یادگیری بکار می‌روند. هدف این مقاله ارائه یک بررسی اجمالی از آرتیفکتهای مختلف ثبت کننده سیگنال مغز EEG درBCI و متدولوژیهای آن برای حذف این آرتیفکتها از سیگنال با استفاده از روندهای جدید در زمینه‌های تحقیقاتی BCI می‌باشد.

 

۴- نتیجه گیری

فیلترینگ سیگنال مغز EEG، مرحله مهمی در مرحله پیش پردازش BCI برای آماده سازی یک سیگنال کارآمد برای تشخیص و طبقه بندی مراحل یادگیری است. برای انتخاب مؤثر روشها و استفاده از آنها برای مواجهه با حذف آرتیفکتهای سیگنال مغز EEG، می‌بایست در مورد سیستم BCI تصمیم گیری شود و باید تمام محدودیتهای سخت افزاری برای انتخاب روش مناسب و آسان برای فیلترینگ و پیش پردازش سیگنال مغز EEG مشخص شود. سیستم‌های BCI برای حذف چند آرتیفکت از ثبت سیگنال مغز EEG، دارای الزامات مختص به خود هستند. این مقاله قابل توجه ترین رویکرد فیلتر را برای کاربردهای مختلف BCI نشان می‌دهد. کاربردهای پزشکی که به ویژه به تشخیص آنلاین بیماریهایی مانند حمله ناگهانی صرع مربوط می‌شوند، محدودیت‌های محدودی در مورد اجرای سخت افزار دارند. در چنین موردی، یک تکنیک فیلترینگ خوب با پیاده سازی سخت افزاری مناسب و آسان مورد نیاز است. برنامه‌های نرم افزاری بازی و امنیتی که هیچ محدودیتی در مورد اجرای سخت افزار ندارند، می‌توانند از تکنیکهای قدرتمندتر فیلترینگ مثل شبکه‌های عصبی استفاده کنند.

 

بخشی از مقاله انگلیسی

Abstract

Brain Computer Interface (BCI) is often directed at mapping, assisting, or repairing human cognitive or sensory-motor functions. Electroencephalogram (EEG) is a non-invasive method of acquisition brain electrical activities. Noises are impure the EEG recorded signal due to the physiologic and extra-physiologic artifacts. There are several techniques are intended to manipulate the EEG recorded signal during the BCI preprocessing stage of to achieve preferable results at the learning stage. This paper aims to present an overview on BCI different EEG brain signal recording artifacts and the methodologies to remove these artifacts from the signal focusing on different novel trends at BCI research areas.

 

۴- CONCLUSION

EEG brain signal filtering is a significant step at BCI preprocessing stage to prepare an efficient signal for detection and classification learning stages. In order to effectively choose and use methods for dealing with artifact removal of EEG brain signal, the BCI application should be decided and all the hardware constraints should be determined to manipulate to select the convenient technique for EEG brain signal filtering and preprocessing. The BCI applications have specific needs for several artifact removals from EEG brain signal recording. This paper show the most remarkable filter approaches for different BCI applications. The medical applications especially that are related to on-line disease detection such as epilepsy seizure have limited restrictions on the hardware implementation. In such case a good filtering technique with light-weight hardware implementation is needed. The game application and security applications that have no limits on the hardware implementation can use more powerful filtering techniques such as neural networks.

 

تصویری از مقاله ترجمه و تایپ شده در نرم افزار ورد

 

دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
عنوان فارسی مقاله:

رابط مغز-رایانه: مسائل و راهکارهای پیش پردازش سیگنال EEG

عنوان انگلیسی مقاله:

Brain Computer Interface: EEG Signal Preprocessing Issues and Solutions

 

 

ارسال دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *