Zjawisko ERDS: Różnice pomiędzy wersjami
Z Brain-wiki
m |
m |
||
| (Nie pokazano 3 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika) | |||
| Linia 10: | Linia 10: | ||
* Wczytaj te dane, zmień ich typ na float (jest to ważne, gdyż dalej będziemy stosować filtrowanie, a ono działa z większą dokładnością numeryczną na danych float) | * Wczytaj te dane, zmień ich typ na float (jest to ważne, gdyż dalej będziemy stosować filtrowanie, a ono działa z większą dokładnością numeryczną na danych float) | ||
* Wyznacz przebieg względnej mocy widmowej dla pasma beta (15-25 Hz). W tym celu: | * Wyznacz przebieg względnej mocy widmowej dla pasma beta (15-25 Hz). W tym celu: | ||
| − | ** przefiltruj dane pasmowoprzepustowo filtrem Butterwortha 5 rzędu o paśmie przenoszenia 15-25Hz, | + | ** przefiltruj dane pasmowoprzepustowo filtrem Butterwortha 5 rzędu o paśmie przenoszenia 15-25Hz, zwróć uwagę że dane są multipleksowane, więc do tej operacji trzeba jodpowiednio reshapować aby dało się filtrować każdy kanał osobno |
** następnie podnieś otrzymane sygnały do kwadratu | ** następnie podnieś otrzymane sygnały do kwadratu | ||
| − | |||
** nadaj odpowiedni kształt tablicy (57 x 1024 x 24) | ** nadaj odpowiedni kształt tablicy (57 x 1024 x 24) | ||
** uśrednij po realizacjach | ** uśrednij po realizacjach | ||
| + | ** następnie przefiltruj dolnoprzepustowo filtrem Butterwartha 5 rzędu i częstości odcięcia 5Hz. | ||
** znormalizuj otrzymane przebiegi <math> P(t) </math> względem fragmentów referencyjnych: oblicz średnią z odcinka <math> R_f</math> 200-400 punktów (dla każdego z kanałów osobno, zakres 200-400 odpowiada temu, że w tym czasie sygnał jest względnie stabilny i nie obserwujemy w tym czasie większych wzrostów ani spadków mocy); | ** znormalizuj otrzymane przebiegi <math> P(t) </math> względem fragmentów referencyjnych: oblicz średnią z odcinka <math> R_f</math> 200-400 punktów (dla każdego z kanałów osobno, zakres 200-400 odpowiada temu, że w tym czasie sygnał jest względnie stabilny i nie obserwujemy w tym czasie większych wzrostów ani spadków mocy); | ||
odejmij te średnie od całego przebiegu i różnicę podziel przez tą średnią zgodnie ze wzorem: | odejmij te średnie od całego przebiegu i różnicę podziel przez tą średnią zgodnie ze wzorem: | ||
| Linia 25: | Linia 25: | ||
* Poszczególne kroki przekształcania sygnału zilustruj przedstawiając fragmenty sygnałów o długości jednej realizacji. | * Poszczególne kroki przekształcania sygnału zilustruj przedstawiając fragmenty sygnałów o długości jednej realizacji. | ||
| − | Na podstawie powyższej analizy wybierz kanał charakteryzujący się największą rozpiętością wartości ERDS. Dla wybranego kanału EEG wykonaj analizę efektu ERDS w dziedzinie czas-częstość korzystając | + | Na podstawie powyższej analizy wybierz kanał charakteryzujący się największą rozpiętością wartości ERDS. Dla wybranego kanału EEG wykonaj analizę efektu ERDS w dziedzinie czas-częstość: |
| + | - korzystając z zestawu filtrów pasmowo-przepustowych z częstościami centralnymi (środkiem pasma przepustowego) rozmieszczonymi co 1 Hz w zakresie 5 - 30 Hz. | ||
| + | - zbadaj zależność zjawisk obserwowanych na mapie w zależności od szerokości pasma przepustowego (2, 5, 10 Hz) i rzędu filtra (rzędy 2, 4, 6) | ||
| + | <!-- | ||
* dla każdej realizacji uzyskaj mapę czas-częstość | * dla każdej realizacji uzyskaj mapę czas-częstość | ||
* uśrednij uzyskane mapy, | * uśrednij uzyskane mapy, | ||
* znormalizuj każde z pasm częstości niezależnie, analogicznie jak dla sygnałów filtrowanych (odcinek referencyjny 200-400 punktów) | * znormalizuj każde z pasm częstości niezależnie, analogicznie jak dla sygnałów filtrowanych (odcinek referencyjny 200-400 punktów) | ||
| − | |||
* zbadaj jak zmienia się mapa wraz z liczbą falkową 'w', zwróć szczególną uwagę na zakres częstości 7-14 Hz. | * zbadaj jak zmienia się mapa wraz z liczbą falkową 'w', zwróć szczególną uwagę na zakres częstości 7-14 Hz. | ||
| + | --> | ||
Aktualna wersja na dzień 08:29, 13 gru 2023
Zjawisko ERDS
Nieco informacji o tym zjawisku mamy tu: https://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Elektroencefalografia/Metody_analizy_sygnałów_EEG_-_przykłady#Desynchronizacja_i_synchronizacja_EEG_zwi.C4.85zana_z_bod.C5.BAcem_.28ERD.2FERS.29
Dane w pliku http://www.fuw.edu.pl/~jarekz/SYGNALY/prawahj12
zwierają 57 realizacji sygnału 24-kanałowego próbkowanego 128 Hz. Dane z są zapisane w sposób multipleksowany w formacie int16.
- Wczytaj te dane, zmień ich typ na float (jest to ważne, gdyż dalej będziemy stosować filtrowanie, a ono działa z większą dokładnością numeryczną na danych float)
- Wyznacz przebieg względnej mocy widmowej dla pasma beta (15-25 Hz). W tym celu:
- przefiltruj dane pasmowoprzepustowo filtrem Butterwortha 5 rzędu o paśmie przenoszenia 15-25Hz, zwróć uwagę że dane są multipleksowane, więc do tej operacji trzeba jodpowiednio reshapować aby dało się filtrować każdy kanał osobno
- następnie podnieś otrzymane sygnały do kwadratu
- nadaj odpowiedni kształt tablicy (57 x 1024 x 24)
- uśrednij po realizacjach
- następnie przefiltruj dolnoprzepustowo filtrem Butterwartha 5 rzędu i częstości odcięcia 5Hz.
- znormalizuj otrzymane przebiegi [math] P(t) [/math] względem fragmentów referencyjnych: oblicz średnią z odcinka [math] R_f[/math] 200-400 punktów (dla każdego z kanałów osobno, zakres 200-400 odpowiada temu, że w tym czasie sygnał jest względnie stabilny i nie obserwujemy w tym czasie większych wzrostów ani spadków mocy);
odejmij te średnie od całego przebiegu i różnicę podziel przez tą średnią zgodnie ze wzorem:
[math]\mathrm{ERD/ERS}_f(t) = \frac{P_f(t) - R_f}{R_f} 100\% [/math]
gdzie:
- [math]P_f(t)[/math] - średnia moc chwilowa w paśmie częstości [math]f[/math]. Uśrednianie przebiega po realizacjach.
- [math]R_f[/math] - średnia moc w paśmie [math]f[/math] w okresie referencyjnym. Uśrednianie przebiega po realizacjach i po czasie trwania okresu referencyjnego.
- Poszczególne kroki przekształcania sygnału zilustruj przedstawiając fragmenty sygnałów o długości jednej realizacji.
Na podstawie powyższej analizy wybierz kanał charakteryzujący się największą rozpiętością wartości ERDS. Dla wybranego kanału EEG wykonaj analizę efektu ERDS w dziedzinie czas-częstość: - korzystając z zestawu filtrów pasmowo-przepustowych z częstościami centralnymi (środkiem pasma przepustowego) rozmieszczonymi co 1 Hz w zakresie 5 - 30 Hz. - zbadaj zależność zjawisk obserwowanych na mapie w zależności od szerokości pasma przepustowego (2, 5, 10 Hz) i rzędu filtra (rzędy 2, 4, 6)
