Deep Residual U-Net Autoencoder with Weighted Overlapping Reconstruction for EMG Signal Denoising

Electromyography (EMG) signals, crucial for neuromuscular assessment, are frequently corrupted by noise, impairing signal fidelity and subsequent analysis across diverse applications. Conventional filters often inadequately address non-stationary noise or introduce signal distortion. This paper intr...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Signal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications Conference proceedings s. 198 - 203
Hlavní autoři:	Mehmood, Atif, Wiora, Jozef
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Division of Signal Processing and Electronic Syste 17.09.2025
Témata:	Autoencoders Convolution Convolutional Autoencoder (CAE) Deep learning Electromyography Electromyography (EMG) Noise measurement Noise reduction Residual Networks Signal denoising Signal Processing Signal to noise ratio Synthetic data Synthetic Data Generation Training U-Net
ISBN:	9788362065493, 8362065494
ISSN:	2326-0262
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!