Analiza sygnałów - wykład: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
Linia 29: Linia 29:
  
 
==Inne==
 
==Inne==
 +
 +
# [https://drive.google.com/file/d/0B47l6nponU4QdG5WQ29Ka2xnRzQ/view?usp=sharing EEG]
 
#[[Analiza sygnałów wielowymiarowych|Analiza sygnałów wielozmiennych]] [https://drive.google.com/file/d/0B47l6nponU4QX3Z6T2hqV0RlZDA/view?usp=sharing slajdy]
 
#[[Analiza sygnałów wielowymiarowych|Analiza sygnałów wielozmiennych]] [https://drive.google.com/file/d/0B47l6nponU4QX3Z6T2hqV0RlZDA/view?usp=sharing slajdy]
# [https://drive.google.com/file/d/0B47l6nponU4QdG5WQ29Ka2xnRzQ/view?usp=sharing EEG]
 
 
# [https://drive.google.com/file/d/0B47l6nponU4QdGVzR1laVlhRYzQ/view?usp=sharing BCI]
 
# [https://drive.google.com/file/d/0B47l6nponU4QdGVzR1laVlhRYzQ/view?usp=sharing BCI]
 
#[[Sztuczne sieci neuronowe (ANN )|Sztuczne sieci neuronowe]]
 
#[[Sztuczne sieci neuronowe (ANN )|Sztuczne sieci neuronowe]]

Wersja z 08:37, 13 gru 2019


Analiza Sygnałów

Wstęp

Klasyczna analiza sygnałów

zob. też https://drive.google.com/drive/folders/1_JrgLkv355AN6SwDxVu4DZuvOq7XtKXX https://www.fuw.edu.pl/~durka/ksiazki/UNI.html


  1. Szereg Fouriera
  2. Przekształcenie Fouriera
  3. Twierdzenie o splocie
  4. Estymacja widma na podstawie FT
  5. Systemy liniowe niezmiennicze w czasie
  6. Model autoregresyjny
  7. Funkcja systemu

Pomiędzy czasem a częstością

  1. Spektrogram — oknowana transformata Fouriera
  2. Zasada nieoznaczoności
  3. Transformata Wignera
  4. Falki
  5. Reprezentacje czas-częstość
  6. Przybliżenia adaptacyjne i algorytm matching pursuit

Inne

  1. EEG
  2. Analiza sygnałów wielozmiennych slajdy
  3. BCI
  4. Sztuczne sieci neuronowe
  5. Algorytmy Genetyczne
  6. Aliasing i Twierdzenie o próbkowaniu — dowód

Slajdy z wykładów 2014/15


Zagadnienia do powtórzenia przed egzaminem.


Zapraszamy do korzystania z aktualnej wersji omawianego na wykładzie i ćwiczeniach narzędzia do eksperymentowania z metodami analizy sygnałów — programu SVAROG. Instrukcja pobrania i uruchamiania jest w materiałach do ćwiczeń, najnowszą wersję można pobrać tutaj.


Całość podręcznika jest udostępniona na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa-Na tych samych zasadach 3.0 Polska. CC-88x31.png Autor: Piotr Durka. Podręcznik powstał częściowo w oparciu o skrypty udostępniane wcześniej na stronach http://www.fuw.edu.pl/~durka/ksiazki/as i książkę MP and unification in EEG analysis