AS cwiczeniaTF: Różnice pomiędzy wersjami
Z Brain-wiki
(Utworzono nową stronę "==Metody czas-częstość== ===Ćwiczenie 1=== *Wygeneruj sygnał o długości 1 sek. będący sumą sinusa, delty Diraca i trzech funkcji Gabora o parami jednakowych...") |
|||
| Linia 6: | Linia 6: | ||
*Do wygenerowanego sygnału dodaj szum o energii dwukrotnie większej niż sam sygnał. | *Do wygenerowanego sygnału dodaj szum o energii dwukrotnie większej niż sam sygnał. | ||
*W programie Svarog utwórz mapę gęstości energii sygnału w przestrzeni czas-częstość przy pomocy spektrogramu, transformacji falkowej oraz algorytmu ''matching pursuit''. | *W programie Svarog utwórz mapę gęstości energii sygnału w przestrzeni czas-częstość przy pomocy spektrogramu, transformacji falkowej oraz algorytmu ''matching pursuit''. | ||
| + | |||
| + | ===Ćwiczenie 2=== | ||
| + | |||
| + | Przy pomocy programu Svarog wczytaj sygnał [[Plik:finger_movement.rar| EEG]] pochodzący z eksperymentu, w którym osoba badana miała za zadanie co dziesięć sekund wykonywać ruch palcem (zaczynając od piątej sekundy). Momenty określające ruch zostały zapisane w pliku .tag. W pliku .xml znajdują się metadane rejestracji, takie jak częstość próbkowania, nazwy kanałów itp. | ||
| + | |||
| + | *Wyznacz średni potencjał wywołany: Tools -> Average evoked potentials (w zakresie [-5 5], gdzie 0 oznacza moment wykonania ruchu) i wyeksportuj wynik do pliku (Save segments to file). | ||
| + | *Przeprowadź dekompozycję uśrednionego potencjału przy pomocy algorytmu 'matching pursuit'' i zapisz mapę czas-częstość. | ||
| + | *Następnie dla każdego fragmentu przeprowadź dekompozycję ''matching pursuit'' i uśrednij otrzymane mapy gęstości energii sygnału. Porównaj otrzymane wyniki. | ||
| + | *Porównaj wyniki z mapą czas-częstość zaprezentowaną w orginalnym artykule [1]. | ||
Wersja z 23:38, 8 gru 2015
Metody czas-częstość
Ćwiczenie 1
- Wygeneruj sygnał o długości 1 sek. będący sumą sinusa, delty Diraca i trzech funkcji Gabora o parami jednakowych położeniach w czasie i częstościach. Przyjmij częstość próbkowania 512 Hz.
- Do wygenerowanego sygnału dodaj szum o energii dwukrotnie większej niż sam sygnał.
- W programie Svarog utwórz mapę gęstości energii sygnału w przestrzeni czas-częstość przy pomocy spektrogramu, transformacji falkowej oraz algorytmu matching pursuit.
Ćwiczenie 2
Przy pomocy programu Svarog wczytaj sygnał EEG pochodzący z eksperymentu, w którym osoba badana miała za zadanie co dziesięć sekund wykonywać ruch palcem (zaczynając od piątej sekundy). Momenty określające ruch zostały zapisane w pliku .tag. W pliku .xml znajdują się metadane rejestracji, takie jak częstość próbkowania, nazwy kanałów itp.
- Wyznacz średni potencjał wywołany: Tools -> Average evoked potentials (w zakresie [-5 5], gdzie 0 oznacza moment wykonania ruchu) i wyeksportuj wynik do pliku (Save segments to file).
- Przeprowadź dekompozycję uśrednionego potencjału przy pomocy algorytmu 'matching pursuit i zapisz mapę czas-częstość.
- Następnie dla każdego fragmentu przeprowadź dekompozycję matching pursuit i uśrednij otrzymane mapy gęstości energii sygnału. Porównaj otrzymane wyniki.
- Porównaj wyniki z mapą czas-częstość zaprezentowaną w orginalnym artykule [1].
