Analisis Performansi Denoising Sinyal Eeg Menggunakan Metode Empirical Mode Decomposition - Teguh Dian Arifandi; Rita Magdalena; Yunendah Nur Fuadah (eProceedings of Engineering, 2018)
Abstrak EEG (Electroencephalogram) merupakan sinyal biomedis yang di hasilkan dari aktifitas listrik pada otak, sinyal EEG (Electroencephalogram) adalah parameter utama untuk menentukan kondisi otak manusia, pada ilmu biomedis sinyal EEG (Electroencephalogram) bersih sangat di butuhkan, tetapi pada setiap perekaman sinyal otak selalu di dapatkan sinyal otak yang terkontaminasi oleh noise, sehingga pada penelitian ini akan di lakukan metode untuk membersihkan noise yang terdapat pada sinyal otak atau EEG (Electroencephalogram), teknik pembersihan ini biasa disebut dengan sistem Denoising dan sebagai bahan untuk pengujiannya berupa sinyal otak bersih atau EEG (Electroencephalogram) dengan menggunakan metode EMD (Emphirical Mode Decomposition). Pada penelitian Tugas Akhir ini akan dilakukan pengujian denoising terhadap sinyal EEG (Electroencephalogram) dengan menggunkan metode EMD (Emphirical Mode Decomposition), pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi Matlab, dataset sinyal EEG (Electroencephalogram) bersih yang di ambil dari database Physionet, SNR input sebesar 30 dB yang akan ditambahkan pada sinyal EEG (Electroencephalogram),serta data sinyal yang di gunakan berupa noise AWGN. Berdasarkan hasil pengujian dengan menggunakan metode EMD, dengan memberikan noise AWGN (Aditive White Gausian Noise ), didapatakna nilai MSE dan SNR sebagai berikut: EMD dengan Soft Treshold memiliki nilai MSE sebesar (0.3159204498 dB) dan SNR (9.0450982065 dB), EMD dengan Hard Treshold memiliki nilai MSE sebesar (0.0000506143 dB) dan SNR (27.2450175619 dB) dan EMD dengan Adaptive Soft Treshold memiliki nilai MSE sebesar (0.3167121345 dB) dan SNR sebesar (9.0300305627 dB). Kata Kunci: Denoising, EEG,EMD,IMF