Analiza sygnałów - wykład: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
Linia 24: Linia 24:
 
# [[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]]
 +
  
 
==Zastosowania==
 
==Zastosowania==
 +
# [https://drive.google.com/file/d/10Nk2yK8prOttA_z869aqBuyGGNeZ0zZl/view problem odwrotny P300 SSVEP MEG]
 
# [[Analiza sygnałów wielowymiarowych | Analiza sygnałów wielozmiennych]]
 
# [[Analiza sygnałów wielowymiarowych | Analiza sygnałów wielozmiennych]]
 
# [https://drive.google.com/file/d/1yh3E_7LGemb4UNCuk8V40uqLe1hjLqql/view EEG]
 
# [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/10bta9aEuwAfT03gQZvXQrz_yrjLL6Oa9/view ICA, MVAR]
 
# [https://drive.google.com/file/d/1OQyQQHV_FoqN4FPba7C1Q994XTgYhHqn/view ERD/ERS]
 
# [https://drive.google.com/file/d/1OQyQQHV_FoqN4FPba7C1Q994XTgYhHqn/view ERD/ERS]
 
# [https://braintech.pl/bci/ BCI]
 
# [https://braintech.pl/bci/ BCI]
−
 
  
 
==Opcjonalnie==
 
==Opcjonalnie==

Wersja z 11:05, 2 sty 2023


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. problem odwrotny P300 SSVEP MEG
  2. Analiza sygnałów wielozmiennych
  3. EEG
  4. ICA, MVAR
  5. ERD/ERS
  6. BCI

Opcjonalnie

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


Materiały dodatkowe

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


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

Źródło: „http://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php?title=Analiza_sygnałów_-_wykład&oldid=9034”