Zjawisko ERDS: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
(Utworzono nową stronę "=Zjawisko ERDS= Nieco informacji o tym zjawisku mamy tu: https://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Elektroencefalografia/Metody_analizy_sygnałów_EEG_-_przykłady#Desynchr...")
 
m
 
(Nie pokazano 8 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika)
Linia 10: Linia 10:
 
* Wczytaj te dane, zmień ich typ na float (jest to ważne, gdyż dalej będziemy stosować filtrowanie, a ono działa z większą dokładnością numeryczną na danych float)
 
* Wczytaj te dane, zmień ich typ na float (jest to ważne, gdyż dalej będziemy stosować filtrowanie, a ono działa z większą dokładnością numeryczną na danych float)
 
* Wyznacz przebieg względnej mocy widmowej dla pasma beta (15-25 Hz). W tym celu:
 
* Wyznacz przebieg względnej mocy widmowej dla pasma beta (15-25 Hz). W tym celu:
** przefiltruj dane pasmowoprzepustowo filtrem Butterwortha 5 rzędu o paśmie przenoszenia 15-15Hz,  
+
** przefiltruj dane pasmowoprzepustowo filtrem Butterwortha 5 rzędu o paśmie przenoszenia 15-25Hz, zwróć uwagę że dane są multipleksowane, więc do tej operacji trzeba jodpowiednio reshapować aby dało się filtrować każdy kanał osobno
 
** następnie podnieś otrzymane sygnały do kwadratu  
 
** następnie podnieś otrzymane sygnały do kwadratu  
 +
** nadaj odpowiedni kształt tablicy (57 x 1024 x 24)
 
** uśrednij po realizacjach  
 
** uśrednij po realizacjach  
** następnie przefiltruj dolnoprzepustowo filtrem Butterwartha 5 rzędu i częstości odcięcia 5Hz.  
+
** następnie przefiltruj dolnoprzepustowo filtrem Butterwartha 5 rzędu i częstości odcięcia 5Hz.
** znormalizuj otrzymane przebiegi względem fragmentów referencyjnych: oblicz średnią z odcinka 200-400 punktów (dla każdego z kanałów osobno); odejmij te średnie od całego przebiegu i różnicę podziel przez tą średnią
+
** znormalizuj otrzymane przebiegi <math> P(t) </math> względem fragmentów referencyjnych: oblicz średnią z odcinka <math> R_f</math> 200-400 punktów (dla każdego z kanałów osobno, zakres 200-400 odpowiada temu, że w tym czasie sygnał jest względnie stabilny i nie obserwujemy w tym czasie większych wzrostów ani spadków mocy);  
 +
odejmij te średnie od całego przebiegu i różnicę podziel przez tą średnią zgodnie ze wzorem:
 +
<equation id="eq:ERDS_def">
 +
<math>\mathrm{ERD/ERS}_f(t) = \frac{P_f(t) - R_f}{R_f} 100\% </math>
 +
</equation>
 +
gdzie:
 +
* <math>P_f(t)</math> - średnia moc chwilowa w paśmie częstości <math>f</math>. Uśrednianie przebiega po realizacjach.
 +
* <math>R_f</math> - średnia moc w paśmie <math>f</math> w okresie referencyjnym. Uśrednianie przebiega po realizacjach i po czasie trwania okresu referencyjnego.
 
* Poszczególne kroki przekształcania sygnału zilustruj przedstawiając fragmenty sygnałów o długości jednej realizacji.
 
* Poszczególne kroki przekształcania sygnału zilustruj przedstawiając fragmenty sygnałów o długości jednej realizacji.
  
Na podstawie powyższej analizy wybierz kanał charakteryzujący się największą rozpiętością wartości ERDS. Dla wybranego kanału EEG wykonaj analizę efektu ERDS w dziedzinie czas-częstość korzystając ze skalogramów używanych na zajęciach. W tym celu:
+
Na podstawie powyższej analizy wybierz kanał charakteryzujący się największą rozpiętością wartości ERDS. Dla wybranego kanału EEG wykonaj analizę efektu ERDS w dziedzinie czas-częstość:
 +
- korzystając z zestawu filtrów pasmowo-przepustowych z częstościami centralnymi (środkiem pasma przepustowego) rozmieszczonymi co 1 Hz w zakresie 5 - 30 Hz.
 +
- zbadaj zależność zjawisk obserwowanych na mapie w zależności od szerokości pasma przepustowego (2, 5, 10 Hz) i rzędu filtra (rzędy 2, 4, 6)
 +
<!--
 
* dla każdej realizacji uzyskaj mapę czas-częstość  
 
* dla każdej realizacji uzyskaj mapę czas-częstość  
 
* uśrednij uzyskane mapy,
 
* uśrednij uzyskane mapy,
 
* znormalizuj każde z pasm częstości niezależnie, analogicznie jak dla sygnałów filtrowanych (odcinek referencyjny 200-400 punktów)
 
* znormalizuj każde z pasm częstości niezależnie, analogicznie jak dla sygnałów filtrowanych (odcinek referencyjny 200-400 punktów)
* uśrednij znormalizowane mapy i zaprezentuj wynik.
 
 
* zbadaj jak zmienia się mapa wraz z liczbą falkową 'w', zwróć szczególną uwagę na zakres częstości 7-14 Hz.
 
* zbadaj jak zmienia się mapa wraz z liczbą falkową 'w', zwróć szczególną uwagę na zakres częstości 7-14 Hz.
 +
-->

Aktualna wersja na dzień 08:29, 13 gru 2023

Zjawisko ERDS

Nieco informacji o tym zjawisku mamy tu: https://brain.fuw.edu.pl/edu/index.php/Elektroencefalografia/Metody_analizy_sygnałów_EEG_-_przykłady#Desynchronizacja_i_synchronizacja_EEG_zwi.C4.85zana_z_bod.C5.BAcem_.28ERD.2FERS.29

Dane w pliku http://www.fuw.edu.pl/~jarekz/SYGNALY/prawahj12

zwierają 57 realizacji sygnału 24-kanałowego próbkowanego 128 Hz. Dane z są zapisane w sposób multipleksowany w formacie int16.

  • Wczytaj te dane, zmień ich typ na float (jest to ważne, gdyż dalej będziemy stosować filtrowanie, a ono działa z większą dokładnością numeryczną na danych float)
  • Wyznacz przebieg względnej mocy widmowej dla pasma beta (15-25 Hz). W tym celu:
    • przefiltruj dane pasmowoprzepustowo filtrem Butterwortha 5 rzędu o paśmie przenoszenia 15-25Hz, zwróć uwagę że dane są multipleksowane, więc do tej operacji trzeba jodpowiednio reshapować aby dało się filtrować każdy kanał osobno
    • następnie podnieś otrzymane sygnały do kwadratu
    • nadaj odpowiedni kształt tablicy (57 x 1024 x 24)
    • uśrednij po realizacjach
    • następnie przefiltruj dolnoprzepustowo filtrem Butterwartha 5 rzędu i częstości odcięcia 5Hz.
    • znormalizuj otrzymane przebiegi [math] P(t) [/math] względem fragmentów referencyjnych: oblicz średnią z odcinka [math] R_f[/math] 200-400 punktów (dla każdego z kanałów osobno, zakres 200-400 odpowiada temu, że w tym czasie sygnał jest względnie stabilny i nie obserwujemy w tym czasie większych wzrostów ani spadków mocy);

odejmij te średnie od całego przebiegu i różnicę podziel przez tą średnią zgodnie ze wzorem:

[math]\mathrm{ERD/ERS}_f(t) = \frac{P_f(t) - R_f}{R_f} 100\% [/math]

gdzie:

  • [math]P_f(t)[/math] - średnia moc chwilowa w paśmie częstości [math]f[/math]. Uśrednianie przebiega po realizacjach.
  • [math]R_f[/math] - średnia moc w paśmie [math]f[/math] w okresie referencyjnym. Uśrednianie przebiega po realizacjach i po czasie trwania okresu referencyjnego.
  • Poszczególne kroki przekształcania sygnału zilustruj przedstawiając fragmenty sygnałów o długości jednej realizacji.

Na podstawie powyższej analizy wybierz kanał charakteryzujący się największą rozpiętością wartości ERDS. Dla wybranego kanału EEG wykonaj analizę efektu ERDS w dziedzinie czas-częstość: - korzystając z zestawu filtrów pasmowo-przepustowych z częstościami centralnymi (środkiem pasma przepustowego) rozmieszczonymi co 1 Hz w zakresie 5 - 30 Hz. - zbadaj zależność zjawisk obserwowanych na mapie w zależności od szerokości pasma przepustowego (2, 5, 10 Hz) i rzędu filtra (rzędy 2, 4, 6)