Analiza sygnałów - wykład: Różnice pomiędzy wersjami
Z Brain-wiki
| Linia 23: | Linia 23: | ||
# [[Reprezentacje czas-częstość|Reprezentacje czas-częstość]] | # [[Reprezentacje czas-częstość|Reprezentacje czas-częstość]] | ||
# [[Reprezentacje przybliżone | Przybliżenia adaptacyjne i algorytm matching pursuit]] | # [[Reprezentacje przybliżone | Przybliżenia adaptacyjne i algorytm matching pursuit]] | ||
| − | # [ https://drive.google.com/file/d/1yh3E_7LGemb4UNCuk8V40uqLe1hjLqql/view EEG] | + | |
| − | / | + | |
| − | # | + | ==Zastosowania== |
| − | # BCI | + | # [https://drive.google.com/file/d/1yh3E_7LGemb4UNCuk8V40uqLe1hjLqql/view EEG] |
| + | # [https://drive.google.com/file/d/10Nk2yK8prOttA_z869aqBuyGGNeZ0zZl/view problem odwrotny P300 SSVEP MEG] | ||
| + | # [https://drive.google.com/file/d/10bta9aEuwAfT03gQZvXQrz_yrjLL6Oa9/view ICA, MVAR] | ||
| + | # [https://drive.google.com/file/d/1OQyQQHV_FoqN4FPba7C1Q994XTgYhHqn/view ERD/ERS] | ||
| + | # [https://braintech.pl/bci/ BCI] | ||
==Inne== | ==Inne== | ||
Wersja z 18:27, 21 gru 2022
Spis treści
Analiza Sygnałów
Klasyczna analiza sygnałów
- Szereg Fouriera
- Przekształcenie Fouriera
- Twierdzenie o splocie
- Estymacja widma na podstawie Transformaty Fouriera
- Systemy liniowe niezmiennicze w czasie
- Model autoregresyjny
- Funkcja systemu
Pomiędzy czasem a częstością
- Spektrogram — oknowana transformata Fouriera
- Zasada nieoznaczoności
- Transformata Wignera
- Falki
- Reprezentacje czas-częstość
- Przybliżenia adaptacyjne i algorytm matching pursuit
Zastosowania
Inne
- Elektroencefalografia — Wstęp
- Sztuczne sieci neuronowe
- Algorytmy Genetyczne
- Aliasing i Twierdzenie o próbkowaniu — dowód
- Slajdy z wykładów 2022
- skrypt z równaniami w PDF
- Wideo ~2h: Praktyczno-teoretyczne warsztaty z analizy sygnałów w przestrzeni czas-częstość (2020-09-07)
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 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
