Analiza sygnałów - wykład: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
Linia 36: Linia 36:
 
==Materiały '''dodatkowe'''==
 
==Materiały '''dodatkowe'''==
 
* [https://www.fuw.edu.pl/~durka/filmy/ESM_BCI.mp4 Film o EEG i BCI] ~5 min
 
* [https://www.fuw.edu.pl/~durka/filmy/ESM_BCI.mp4 Film o EEG i BCI] ~5 min
*[https://drive.google.com/drive/folders/1GARsPvnIVnsvG6p5Vok7dgvnD2MrXHb2 Slajdy z wykładów 2022]
+
*[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]
 
* [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/18RGdihoaY-gWmVkB5kuBb-guIq_Zrkr8/view?usp=sharing Praktyczno-teoretyczne warsztaty z analizy sygnałów w przestrzeni czas-częstość (2020-09-07)] Wykład online ~2h

Wersja z 19:59, 19 sty 2024


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. Transformata Z i widmo procesu AR
  8. Funkcja przejścia i filtry LTI

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. Analiza sygnałów wielozmiennych
  4. ICA, MVAR
  5. ERD/ERS
  6. BCI

Materiały dodatkowe


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. 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