Lọc thích nghi cho tín hiệu điện não dựa trên ước lượng bình phương tối thiểu hồi qui - Khói, Nguyễn Văn; Hiển, Huỳnh Thế; Dũng, Nguyễn Hoàng (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2019)
Tín hiệu điện não đo được bị ảnh hưởng bởi nhiều nguồn nhiễu khác nhau và cần được loại bỏ để có được tín hiệu điện não sạch. Phần lớn các nghiên cứu đã thực hiện việc lọc tín hiệu điện não dựa trên các giải thuật lọc như: lọc hạ thông, wavelet, ICA (independent component analysis)… Tuy nhiên, lọc hạ thông sẽ kém hiệu quả khi nguồn nhiễu biến thiên. Bên cạnh đó, các bộ lọc wavelet và ICA khó áp dụng cho việc lọc nhiễu trong thời gian thực. Do đó, trong nghiên cứu này, một giải thuật lọc thích nghi dựa trên ước lượng bình phương tối thiểu hồi qui RLSE (recursive least squares estimation) để loại bỏ nhiễu cho tín hiệu điện não EEG (electroencephalography) được sử dụng. Trước tiên, tín hiệu EEG mô phỏng và nhiễu biết trước được trộn với nhau. Giải thuật lọc thích nghi dựa trên RLSE được dùng để lọc nhiễu và dựng lại tín hiệu EEG đã mô phỏng. Sau đó, giải thuật này được áp dụng để lọc nhiễu cho tín hiệu EEG thực được đo từ thiết bị đo điện não EPOC (Emotiv). Kết quả đạt được của giải thuật lọc thích nghi dựa trên RLSE được so sánh với giải thuật lọc hạ thông và lọc wavelet. Kết quả nghiên cứu cho thấy giải thuật lọc thích nghi dựa trên RLSE cho kết quả lọc nhiễu tốt hơn so với lọc hạ thông và lọc wavelet. Đặc biệt, giải thuật lọc thích nghi dựa trên RLSE có thể áp dụng lọc thích nghi tín hiệu EEG trong thời gian thực trong khi lọc wavelet là không thể.