AS cwiczeniaTF: Różnice pomiędzy wersjami
Z Brain-wiki
| Linia 12: | Linia 12: | ||
*Wyznacz średni potencjał wywołany: Tools -> Average evoked potentials (w zakresie [-5 5], gdzie 0 oznacza moment wykonania ruchu) i wyeksportuj wynik do pliku (Save segments to file). | *Wyznacz średni potencjał wywołany: Tools -> Average evoked potentials (w zakresie [-5 5], gdzie 0 oznacza moment wykonania ruchu) i wyeksportuj wynik do pliku (Save segments to file). | ||
| − | *Przeprowadź dekompozycję uśrednionego potencjału przy pomocy algorytmu 'matching pursuit'' i zapisz mapę czas-częstość. | + | *Przeprowadź dekompozycję uśrednionego potencjału przy pomocy algorytmu ''matching pursuit'' i zapisz mapę czas-częstość. |
*Następnie dla każdego fragmentu przeprowadź dekompozycję ''matching pursuit'' i uśrednij otrzymane mapy gęstości energii sygnału. Porównaj otrzymane wyniki. | *Następnie dla każdego fragmentu przeprowadź dekompozycję ''matching pursuit'' i uśrednij otrzymane mapy gęstości energii sygnału. Porównaj otrzymane wyniki. | ||
*Porównaj wyniki z mapą czas-częstość zaprezentowaną w orginalnym artykule [1]. | *Porównaj wyniki z mapą czas-częstość zaprezentowaną w orginalnym artykule [1]. | ||
Wersja z 11:48, 13 gru 2015
Metody czas-częstość
Ćwiczenie 1
- Wygeneruj sygnał o długości 1 sek. będący sumą sinusa, delty Diraca i trzech funkcji Gabora o parami jednakowych położeniach w czasie i częstościach. Przyjmij częstość próbkowania 512 Hz.
- Do wygenerowanego sygnału dodaj szum o energii dwukrotnie większej niż sam sygnał.
- W programie Svarog utwórz mapę gęstości energii sygnału w przestrzeni czas-częstość przy pomocy spektrogramu, transformacji falkowej oraz algorytmu matching pursuit.
Ćwiczenie 2
Przy pomocy programu Svarog wczytaj sygnał EEG pochodzący z eksperymentu, w którym osoba badana miała za zadanie co dziesięć sekund wykonywać ruch palcem (zaczynając od piątej sekundy). Momenty określające ruch zostały zapisane w pliku .tag. W pliku .xml znajdują się metadane rejestracji, takie jak częstość próbkowania, nazwy kanałów itp.
- Wyznacz średni potencjał wywołany: Tools -> Average evoked potentials (w zakresie [-5 5], gdzie 0 oznacza moment wykonania ruchu) i wyeksportuj wynik do pliku (Save segments to file).
- Przeprowadź dekompozycję uśrednionego potencjału przy pomocy algorytmu matching pursuit i zapisz mapę czas-częstość.
- Następnie dla każdego fragmentu przeprowadź dekompozycję matching pursuit i uśrednij otrzymane mapy gęstości energii sygnału. Porównaj otrzymane wyniki.
- Porównaj wyniki z mapą czas-częstość zaprezentowaną w orginalnym artykule [1].
