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다른 생체신호와 마찬가지로 망막전도(electroretinogram, ERG) 신호도 측정시 잡음이 발생한다. 이 잡음을 효과적으로 제거하여 망막관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 방법: ERG 신호에 60 Hz 잡음과 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이브렛 변환과 대역통과 필터를 이용하여 잡음를 제거하였다. 푸리에 변환 스펙트럼을 이용하여 제거된 주파수를 비교하였다. 신호대잡음비(signal to noise ratio, SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 결과: 푸리에 변환 스펙트럼을 비교한 결과 웨이브렛 변환에서는 60 Hz 잡음은 완전히 제거 되었으며 백색잡음도 많이 제거되었다. 대역통과필터에서는 60 Hz와 백색잡음 남아 있었다. 신호대잡음비를 비교한 결과에서는 웨이브렛 변환은 22.8638, 대역통과 필터는 4.0961로 나타났다. 결론: 웨이브렛 변환을 이용하여 잡음 제거시 신호의 왜곡을 적게 발생시켜 제거할 수 있었다. 망막전도 신호를 이용한 망막 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
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1. [학술지(정기간행물)] - Komaromy AM / 2002 / Technical issues in electrodiagnostic recording / Veterinary Ophthalmology 5 (2) : 85 ~ 91
2. [학술지(정기간행물)] - Barraco R / 2011 / ERG signal analy-sis using wavelet transform / Theory Biosci 130 (3) : 155 ~ 163
3. [학술지(정기간행물)] - Alfaouri M / 2008 / ECG signal denoising by wavelet transform thresholding / American Journal of Applied Sciences 5 (3) : 276 ~ 281
4. [학술지(정기간행물)] - Umamaheswara Reddy / 2009 / ECG de-noising using improved threshholding based on wavelet transforms / International Journal of Computer Science and Network Security 9 (9) : 221 ~ 225
5. [학술지(정기간행물)] - Han JY / 2009 / Denoising ECG using translation invariant mutiwavelet / International Journal of Electrical and Electronics Engineering 3 (3) : 138 ~ 142
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