Meyer wavelets with scaling factor N > 2 | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Upravlenie, vychislitelnaja tehnika i informatika – Tomsk State University Journal of Control and Computer Science. 2021. № 56. DOI: 10.17223/19988605/56/9

Meyer wavelets with scaling factor N > 2

Orthogonal wavelets with a scaling factor N> 2 are determined, similar to classical Meyer's wavelets for N = 2. The constructed wavelets are used for the analysis of electroencephalograms (EEG). Decomposition of the EEG signal into separate components localized in frequency was obtained.

Download file

Counter downloads: 34

Keywords

Meyers wavelets, EEG wavelet analysis, wavelets with scaling factor N

Authors

Name	Organization	E-mail
Podkur Paulina N.	T.F. Gorbachev Kuzbass State Technical University	paulina.podkur@gmail.com
Smolentsev Nikolay K.	Kemerovo State University	smolennk@mail.ru

Всего: 2

References

Павлов А.Н., Храмов А.Е., Короновский А.А., Ситникова Е.Ю., Макаров В.А., Овчинников А.А. Вейвлет-анализ в нейро динамике // Успехи физических наук. 2012. Т. 182, № 9. С. 905-939

Yumatov E.A., Hramov A.E., Grubov V.V., Glazachev O.S., Dudnik E.N., Karatygin N.A. Possibility for recognition of psychic brain activity with continuous wavelet analysis of EEG // Journal of Behavioral and Brain Science (JBBS). 2019. V. 9, № 3. P. 67-77.

Подкур П.Н., Смоленцев Н.К. Вейвлет-пакетное разложение ЭЭГ на основные частотные ритмы // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2016. № 2 (35). С. 54-61.

Siddiqi A.H., Sevindir H.K., Yazici C., Kutlu A., Aslan Z. Spectral Analysis of Eeg Signals by Using Wavelet and Harmonic Transforms // Istanbul Aydin Universitesi Dergisi. 2014. V. 3 (9). P. 1-20.

Rahman M.A., Khanam F., Ahmad M., Uddin M.S. Multiclass EEG signal classification utilizing Renyi minentropy-based feature selection from wavelet packet transformation // Brain Informatics. 2020. V. 7/7. P. 1-11.

Мптрупов Т.М., Талатов Е.Т., Абдихаликов С.П., Рипка Д.С. Обработка и анализ показателей электрокардиограмм на основе вейвлет-преобразования // XIV Международная научная конференция «Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии ФРЭМЭ-2020» : доклады. Владимир ; Суздаль, 2020. Кн. 1. C. 316-319.

Lung C.C., Sudirman R., Hussin S.S. Feature extraction of EEG signal using wavelet transform for autism Classification // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2015. V. 10, № 19. P. 8533-8540.

Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск : РХД, 2001. 464 с.

Podkur P.N., Smolentsev N.K. About construction of orthogonal wavelets with compact support and with scaling coefficient N. URL: https://arxiv.org/abs/0705.4150

Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в MATLAB. М. : ДМК Пресс, 2013. 628 с.