Analiza sygnałów - wykład: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
 
(Nie pokazano 136 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika)
Linia 1: Linia 1:
[[Category:Przedmioty specjalizacyjne]]
+
__NOTOC__
 +
===Pierwszy wykład===
 +
[[Wstep|Sygnały, próbkowanie, wektory, liczby zespolone. Szereg i przekształcenie Fouriera]]  <small>(''przed [https://colab.research.google.com/drive/1y81wGZHwpUf4J6IIApPdqahgUN9Bad0p II. ćw.]'')</small>
  
Wyniki egzaminu pisemnego 2017.01.27. Kolumna "test^k" oznacza wynik pytań testowych o odjęciu wartości oczekiwanej odpowiedzi losowych oraz pominięciu nieprawidłowych odpowiedzi na pytania zw. z EEG u osób spoza FM/NI. "otw" -- punkty z pytań otwartych (max=20). Procenty normalizowane odpowiednio do tak skorygowanego maksimum. Zalicza nie mniej niż 50%
+
===Klasyczna analiza sygnałów===
 +
#[[Szereg Fouriera|Szereg Fouriera]] i [[Przekształcenie Fouriera|Przekształcenie Fouriera]]
 +
#* [[FT-intuicja|Intuicyjna intepretacja i rozdzielczość Transformaty Fouriera]]
 +
#[[Twierdzenia o splocie i o próbkowaniu (aliasing)|Twierdzenie o splocie]] <small>(''przed [https://colab.research.google.com/drive/1b6djG2_uE_yc0-QEyD1Yl-dd8Ezelf2m IV. ćw.]'')</small>
 +
#* [[Estymacja widma na podstawie FT|Estymacja widma na podstawie Transformaty Fouriera]]
 +
#[[Model autoregresyjny (AR)|Model autoregresyjny]] <small>(''przed [https://colab.research.google.com/drive/1mKjXYKICL1vp5z0MpWrfM8JuXCDlc_HK VII. ćw.]'')</small>
 +
#[[Systemy liniowe niezmiennicze w czasie (LTI)|Systemy liniowe niezmiennicze w czasie]]
 +
#[[Funkcja_systemu|Transformata Z i widmo procesu AR]] <small>(''przed [https://colab.research.google.com/drive/1NRzWBr5j5YzwfaZDwJC5yaPEVgi6rc6U VIII. ćw.]'')</small>
 +
#[[Filtry|Funkcja przejścia i filtry LTI]] <small>(''przed [https://colab.research.google.com/drive/1e8_SIPFqAJA7WGsPiWudplubHtrgkSq0 IX. ćw.]'')</small>
 +
<!-- #[[Twierdzenie o próbkowaniu|Twierdzenie o próbkowaniu]]-->
  
 +
===Pomiędzy czasem a częstością===
 +
# [[Spektrogram|Spektrogram — oknowana transformata Fouriera]], [[Falki (wavelets)|Falki]]
 +
# [[Zasada nieoznaczoności|Zasada nieoznaczoności]], [[Transformata Wignera|Transformata Wignera]]
 +
# [[Reprezentacje czas-częstość|Reprezentacje czas-częstość]]
 +
# [[Reprezentacje przybliżone | Przybliżenia adaptacyjne i algorytm matching pursuit]]
  
<pre>
+
===Analiza sygnałów wielozmiennych===
indeks test test^k otw %
+
# [[Analiza sygnałów wielowymiarowych | PCA, ICA, MVAR]]
357725
+
# [https://drive.google.com/file/d/13r8pa3BaDW8KPUGc9aIeXpgIj0Jeg4RH/ slajdy]
348587
 
374722 18 10,5 7 41%
 
321767
 
372772 14 6,5 15 51%
 
374715 16 8,5 11,5 47%
 
370527 21 13,5 15 67%
 
341887
 
363547
 
370626
 
370530 20 12,5 16,5 68%
 
363875
 
348604
 
370449 23 15,5 19 81%
 
348611
 
374714 25 17,5 19 86%
 
306877 19 12 7,5 48%
 
380966 18 10,5 17 65%
 
339326
 
359079
 
315748
 
374761 23 15,5 5 48%
 
378738
 
370486 26 18,5 19 88%
 
372777 22 14,5 16 72%
 
219598
 
370543 18 10,5 15,5 61%
 
372860 25 17,5 12 69%
 
370618
 
347114
 
372771 16 8,5 15 55%
 
372768 19 11,5 6,5 42%
 
335540
 
373218 21 13,5 18,5 75%
 
373265
 
370467 22 14,5 19 79%
 
380960 18 10,5 9 46%
 
372766 17 9,5 7 39%
 
347496
 
</pre>
 
  
<!--
+
===Analiza elektroencefalogramu (EEG)===
=WYNIKI egzaminu i ćwiczeń 2016=
+
# [https://drive.google.com/file/d/1d2kDzjrd4fO7fHELN8u7oeK3CnleDR-B/ Wstęp (slajdy)]
<pre>
+
# [https://drive.google.com/file/d/1dMDndbgU3edlN1W1r1Oe9AbBUZJ_zCQJ/ problem odwrotny P300 SSVEP MEG (slajdy)]
indeks ocena test/34 otw/20 akt wyk% OC.WYK OC.ĆW
+
# [https://drive.google.com/file/d/1VUzbwuPmLfhzDxW2shb07FBvnLO4EkLt ERD/ERS (slajdy)]
358256 10 9 35,2 2,0 4
+
# [https://braintech.pl/bci/ BCI]
347479 17 6 42,6 2,0 3
 
347447 0,0
 
345752 5,0 29 20 2 94,4 5,0 5
 
324483 5,0 27 20 87,0 4,5 5
 
341887 0,0 niezaliczone
 
363547 10 0 18,5 2,0 3
 
219768 5,0 30 20 92,6 5,0 5
 
361949 14 0 25,9 2,0
 
335477 22 6,5 52,8 2,0 sesja poprawkowa
 
358273 22 7 53,7 2,0 4,5
 
358260 15 9 2 48,1 2,0 sesja poprawkowa
 
322241 5,0 30 20 2 96,3 5,0 5
 
358262 3,0 19 10,5 1 56,5 3,0 3,5
 
359079 0,0
 
347458 0,0
 
358264 15 10 46,3 2,0 4,5
 
332803 16 4 37,0 2,0 5
 
361873 0,0
 
332484 5! 33 20 1 100,0 5,0 5
 
363557 4,0 28 16,5 82,4 4,0 3,5
 
332461 4,0 25 9,5 63,9 3,0 5
 
347114 13 6,5 36,1 2,0
 
367504 4,0 21 12 61,1 3,0 4,5
 
335315 4,5 28 19 87,0 4,5 4
 
347464 4,0 24 13 68,5 3,0 4,5
 
358266 16 12,5 52,8 2,0 3,5
 
358267 15 1,5 30,6 2,0 sesja poprawkowa
 
363600 21 6 50,0 2,0 4,5
 
293509 4,0 20 16,5 67,6 3,0 5
 
335743 3,5 24 12 66,7 3,0 4
 
347496 0,0 niezaliczone
 
363565 16 10 48,1 2,0 sesja poprawkowa
 
</pre>
 
  
wyniki egzaminu poprawkowego
 
  
<pre>
 
indeks test/40 otw/24 oc.egz. ocena końcowa
 
358256 33 24 4,0 4,0
 
347479 30 12,5 3,0 3,0
 
63547 24 7 2,0
 
335477 25 8 2,0
 
358273 32 18,5 3,5 4,0
 
358260 29 21 3,5 3,5
 
358264 33 17,5 3,5 4,0
 
332803 30 16,5 3,0 4,0
 
358266 28 21 3,5 3,5
 
358267 28 13,5 3,0 3,5
 
363600 32 15 3,0 4,0
 
293509 31 21,5 4,0 4,5
 
363565 21 19 3,0 3,0
 
</pre>
 
-->
 
  
 +
==Materiały '''dodatkowe'''==
 +
* <strong>SVAROG</strong>: instrukcja pobrania i uruchamiania jest w [[Ćwiczenia_1#Svarog:_uruchamianie_i_konfiguracja|materiałach do ćwiczeń]], najnowszą wersję można pobrać  [https://gitlab.com/fuw_software/svarog2-packager/-/releases z gitlab] .
 +
* [https://www.fuw.edu.pl/~durka/filmy/ESM_BCI.mp4 Film o EEG i BCI] ~5 min
 +
*[https://drive.google.com/drive/folders/1Dnx8WHsmEcXS5qCTJ5PCK5ghEn8glYwM Slajdy z wykładów 2023/24]
 +
* [http://www.fuw.edu.pl/~durka/ksiazki/as Skrypt z równaniami w PDF]
 +
* [https://drive.google.com/file/d/18RGdihoaY-gWmVkB5kuBb-guIq_Zrkr8/view?usp=sharing Praktyczno-teoretyczne warsztaty z analizy sygnałów w przestrzeni czas-częstość (2020-09-07)] Wykład online ~2h
 +
* [https://drive.google.com/file/d/1-B-mJwsVjFOfNpdqLJnb9nlsBWJ2UOO5 ''EEG analysis with examples in Svarog''], wideo po angielsku ~40 min
 +
* [[Elektroencefalografia]] — Wstęp ogólny do EEG
 +
* [[Aliasing|Aliasing i Twierdzenie o próbkowaniu — animacja i dowód]]
 
<!--
 
<!--
 
+
* [https://drive.google.com/file/d/13XeXJ9yqEcflNXNz7Mpx3h5Hf4i6_a59 Notatki studentów 2022/2023]
<pre>indeks OCENA test/34 otw/20 akt wyk% OC.WYK OC.ĆW
 
358256 10 9 35,2 2,0 4
 
347479 17 6 42,6 2,0 3
 
347447 0,0
 
345752 5 29 20 2 94,4 5,0 5
 
324483 5 27 20 87,0 4,5 5
 
341887 0,0
 
363547 10 0 18,5 2,0
 
219768 5 30 20 92,6 5,0 5
 
361949 14 0 25,9 2,0
 
335477 22 6,5 52,8 2,0 sesja poprawkowa
 
358273 22 7 53,7 2,0 4,5
 
358260 15 9 2 48,1 2,0 sesja poprawkowa
 
322241 5 30 20 2 96,3 5,0 5
 
358262 19 10,5 1 56,5 3,0
 
359079 0,0
 
347458 0,0
 
358264 15 10 46,3 2,0 4,5
 
332803 16 4 37,0 2,0 5
 
361873 0,0
 
332484 5! 33 20 1 100,0 5,0 5
 
363557 4 28 16,5 82,4 4,0 3,5
 
332461 25 9,5 63,9 3,0
 
347114 13 6,5 36,1 2,0
 
367504 4 21 12 61,1 3,0 4,5
 
335315 5 28 19 87,0 4,5 4
 
347464 24 13 68,5 3,0
 
358266 16 12,5 52,8 2,0
 
358267 15 1,5 30,6 2,0 sesja poprawkowa
 
363600 21 6 50,0 2,0
 
293509 4 20 16,5 67,6 3,0 5
 
335743 24 12 66,7 3,0
 
347496 0,0 niezaliczone
 
363565 16 10 48,1 2,0 sesja poprawkowa
 
</pre>
 
 
 
 
-->
 
-->
 +
* Książki:
 +
** [https://www.fuw.edu.pl/~durka/ksiazki/UNI.html Matching Pursuit and Unification in EEG Analysis]
 +
** [https://wavelet-tour.github.io/ A Wavelet Tour of Signal Processing]
 +
* Artykuły naukowe — o niektórych wspominałem na ostatnich wykładach, co nie znaczy, że mają być dla Was już teraz w całości zrozumiałe — na pewno nie obowiązują na egzamin :-)
 +
** [https://biomedical-engineering-online.biomedcentral.com/articles/10.1186/1475-925X-2-1 From wavelets to adaptive approximations: time-frequency parametrization of EEG]
 +
** [https://drive.google.com/file/d/0B47l6nponU4QVklqdzRGdTFHbHc Time-frequency microstructure of event-related EEG desynchronization (ERD) and synchronization (ERS)]
 +
** [https://drive.google.com/file/d/1YK4v3v3oTINz7b78MqYyscePLlXV63nu Open Database of Epileptic EEG with MRI and Postoperational Assessment of Foci—a Real World Verification for the EEG Inverse Solutions]
 +
** [https://biomedical-engineering-online.biomedcentral.com/articles/10.1186/1475-925X-12-94 Multivariate matching pursuit in optimal Gabor dictionaries: theory and software with interface for EEG/MEG via Svarog]
 +
** [https://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fnhum.2015.00258/full Spindles in Svarog: framework and software for parametrization of EEG transients].
 +
** [https://www.mdpi.com/1424-8220/24/3/842 Two-Stage Atomic Decomposition of Multichannel EEG and the Previously Undetectable Sleep Spindles]
 +
* [https://drive.google.com/drive/folders/1c545fMiLHmD-1BB7Qk_itbSa4eaqroAN?usp=sharing przykładowe sygnały do zabawy]
  
=Analiza Sygnałów=
+
==[[AS_zagadnienia_do_egzaminu|ZAGADNIENIA DO POWTÓRZENIA PRZED EGZAMINEM i organizacja egzaminu]]==
 
 
[[wstep | Wstęp]]
 
 
 
==Klasyczna analiza sygnałów==
 
-- zob. też http://durka.info/ksiazki/as/as_klasyczna.pdf
 
 
 
#[[Szereg Fouriera|Szereg Fouriera]]
 
#[[Przekształcenie Fouriera|Przekształcenie Fouriera]]
 
#[[Twierdzenia o splocie i o próbkowaniu (aliasing)|Twierdzenie o splocie]]
 
#[[Estymacja widma na podstawie FT]]
 
#[[Systemy liniowe niezmiennicze w czasie (LTI)|Systemy liniowe niezmiennicze w czasie]]
 
#[[Model autoregresyjny (AR)|Model autoregresyjny]]
 
#[[Funkcja_systemu|Funkcja systemu]]
 
<!-- #[[Twierdzenie o próbkowaniu|Twierdzenie o próbkowaniu]]
 
##[[Procesy_stochastyczne|Procesy stochastyczne]] -->
 
 
 
==Pomiędzy czasem a częstością==
 
# [[Spektrogram|Spektrogram — oknowana transformata Fouriera]]
 
# [[Zasada nieoznaczoności|Zasada nieoznaczoności]]
 
# [[Transformata Wignera|Transformata Wignera]]
 
# [[Falki (wavelets)|Falki]]
 
# [[Reprezentacje czas-częstość|Reprezentacje czas-częstość]]
 
# [[Reprezentacje przybliżone | Przybliżenia adaptacyjne i algorytm matching pursuit]]
 
 
 
==Inne==
 
#[[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]
 
#[[Sztuczne sieci neuronowe (ANN )|Sztuczne sieci neuronowe]]
 
#[[Algorytmy Genetyczne|Algorytmy Genetyczne]]
 
#[[Aliasing|Aliasing i Twierdzenie o próbkowaniu -- dowód]]
 
<!-- # [[appendix | Dodatek ]]-->
 
 
 
[https://drive.google.com/folderview?id=0B47l6nponU4Qckg5bVlfN2psdEE&usp=sharing Slajdy z wykładów 2014/15]
 
 
 
----
 
  
[[AS_zagadnienia_do_egzaminu|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 [[Ćwiczenia_1#Svarog:_uruchamianie_i_konfiguracja|materiałach do ćwiczeń]]
 
----
 
  
 
{{color|green|'''Całość podręcznika jest udostępniona na licencji [http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/pl Creative Commons Uznanie autorstwa-Na tych samych zasadach 3.0 Polska].'''}} [[Grafika:CC-88x31.png]]
 
{{color|green|'''Całość podręcznika jest udostępniona na licencji [http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/pl Creative Commons Uznanie autorstwa-Na tych samych zasadach 3.0 Polska].'''}} [[Grafika:CC-88x31.png]]
Autor: [http://durka.name Piotr Durka]. Podręcznik powstał częściowo w oparciu o skrypty udostępniane wcześniej na stronach http://www.fuw.edu.pl/~durka/ksiazki/as i książkę [http://www.fuw.edu.pl/~durka/ksiazki/UNI.html MP an unification in EEG analysis]
+
Autor: [http://durka.name Piotr Durka]. Podręcznik powstał częściowo w oparciu o skrypty udostępniane wcześniej na stronach http://www.fuw.edu.pl/~durka/ksiazki/as i książkę [http://www.fuw.edu.pl/~durka/ksiazki/UNI.html MP and unification in EEG analysis]

Aktualna wersja na dzień 13:17, 22 lis 2024

Pierwszy wykład

Sygnały, próbkowanie, wektory, liczby zespolone. Szereg i przekształcenie Fouriera (przed II. ćw.)

Klasyczna analiza sygnałów

  1. Szereg Fouriera i Przekształcenie Fouriera
  2. Twierdzenie o splocie (przed IV. ćw.)
  3. Model autoregresyjny (przed VII. ćw.)
  4. Systemy liniowe niezmiennicze w czasie
  5. Transformata Z i widmo procesu AR (przed VIII. ćw.)
  6. Funkcja przejścia i filtry LTI (przed IX. ćw.)

Pomiędzy czasem a częstością

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

Analiza sygnałów wielozmiennych

  1. PCA, ICA, MVAR
  2. slajdy

Analiza elektroencefalogramu (EEG)

  1. Wstęp (slajdy)
  2. problem odwrotny P300 SSVEP MEG (slajdy)
  3. ERD/ERS (slajdy)
  4. BCI


Materiały dodatkowe

ZAGADNIENIA DO POWTÓRZENIA PRZED EGZAMINEM i organizacja egzaminu

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