Analiza sygnałów - wykład

Wstępne wyniki egzaminu pisemnego 2017.01.27 ("termin 0") i 2017.02.06 ("termin 1", na razie bez pytań otwartych). 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), dla terminu 1 jeszcze nie ocenione. Procenty normalizowane odpowiednio do tak skorygowanego maksimum. Zalicza nie mniej niż 50%

	term_0				term_1				
indeks	test	test^k	otw	%	test	max	test^k	otw	
357725					26	40	16,0		
348587					31	40	21,0		
374722	18	10,5	7	41%	24	40	14,0		
321767									zal. war. z zeszłego roku
372772	14	6,5	15	51%					
374715	16	8,5	11,5	47%	25	40	15,0		
370527	21	13,5	15	67%					
341887									
363547					28	40	18,0		
370626					7	40	-3,0		
370530	20	12,5	16,5	68%					
363875					26	40	16,0		
348604					24	35	15,3		
370449	23	15,5	19	81%					
348611					22	35	13,3		
374714	25	17,5	19	86%					
306877	19	12	7,5	48%					/28, zal warunkowo
380966	18	10,5	17	65%					
339326					17	35	8,3		
359079									
315748									
374761	23	15,5	5	48%					zal. warunkowo
378738					22	40	12,0		
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					22	40	12,0		
372771	16	8,5	15	55%					
372768	19	11,5	6,5	42%					
335540					32	40	22,0		
373218	21	13,5	18,5	75%					
373265					14	35	5,3		
370467	22	14,5	19	79%					
380960	18	10,5	9	46%	26	40	16,0		
372766	17	9,5	7	39%	26	40	16,0		
347496									

Analiza Sygnałów

Wstęp

Klasyczna analiza sygnałów

-- zob. też http://durka.info/ksiazki/as/as_klasyczna.pdf

1. Szereg Fouriera
2. Przekształcenie Fouriera
3. Twierdzenie o splocie
4. Estymacja widma na podstawie FT
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

Inne

1. Analiza sygnałów wielozmiennych slajdy
2. EEG
3. BCI
4. Sztuczne sieci neuronowe
5. Algorytmy Genetyczne
6. Aliasing i Twierdzenie o próbkowaniu -- dowód

Slajdy z wykładów 2014/15

---

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

---

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 an unification in EEG analysis