
Analiza sygnałów - wykład
Z Brain-wiki
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
Materiały dodatkowe
- Film o EEG i BCI ~5 min
 - Slajdy z wykładów 2022
 - Skrypt z równaniami w PDF
 - Praktyczno-teoretyczne warsztaty z analizy sygnałów w przestrzeni czas-częstość (2020-09-07) Wykład online ~2h
 - EEG analysis with examples in Svarog, wideo po angielsku ~40 min
 - Elektroencefalografia — Wstęp ogólny
 - Aliasing i Twierdzenie o próbkowaniu — animacja i dowód
 - Notatki studentów 2022/2023
 - Książki:
 - Artykuły naukowe — o niektórych wspominałem na ostatnich wykładach, co nie znaczy, że mają być dla Was zrozumiałe — na pewno nie obowiązują na egzamin :-)
- From wavelets to adaptive approximations: time-frequency parametrization of EEG
 - Time-frequency microstructure of event-related EEG desynchronization (ERD) and synchronization (ERS)
 - Open Database of Epileptic EEG with MRI and Postoperational Assessment of Foci—a Real World Verification for the EEG Inverse Solutions
 - inne
 
 
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