Analiza sygnałów - wykład

Analiza Sygnałów

Wstęp

Klasyczna analiza sygnałów

1. Szereg Fouriera
2. Przekształcenie Fouriera
3. Twierdzenie o splocie
4. Estymacja widma na podstawie Transformaty Fouriera
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

Zastosowania

1. EEG
2. problem odwrotny P300 SSVEP MEG
3. ICA, MVAR
4. ERD/ERS
5. BCI

Opcjonalnie

1. Sztuczne sieci neuronowe
2. Algorytmy Genetyczne
3. Aliasing i Twierdzenie o próbkowaniu — dowód

Materiały dodatkowe

1. [Film o EEG i BCI]
2. Elektroencefalografia — Wstęp ogólny
3. Slajdy z wykładów 2022
4. Skrypt z równaniami w PDF
5. Wideo ~2h: Praktyczno-teoretyczne warsztaty z analizy sygnałów w przestrzeni czas-częstość (2020-09-07)

---

ZAGADNIENIA DO POWTÓRZENIA PRZED EGZAMINEM i organizacja egzaminu

---

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 z gitlab lub bezpośrednio ze strony svarog.pl.

---

Całość podręcznika jest udostępniona na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa-Na tych samych zasadach 3.0 Polska. 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