Brain-wiki - Ostatnie zmiany [pl]

Sztuczne sieci neuronowe (ANN )

Durka — Thu, 11 Jun 2026 12:41:05 GMT

Liniowa Analiza dyskryminacyjna (Linear Discriminant Analysis, LDA)

Plik:Lda example bank.png

Durka — Thu, 11 Jun 2026 12:38:02 GMT

Durka przesłał Plik:Lda example bank.png

Nowa strona

Pracownia Sygnałów Biologicznych/Zajecia 8

Jarekz — Wed, 03 Jun 2026 09:16:01 GMT

Analiza GSR za pomocą biblioteki neurokit2

Podgląd zmian

Wnioskowanie Statystyczne - wykład

Durka — Thu, 28 May 2026 19:06:28 GMT

Organizacja egzaminu

Pracownia Sygnałów Bioelektrycznych

Jarekz — Wed, 27 May 2026 07:43:00 GMT

Materiały

Pracownia Sygnałów Biologicznych/Zajecia 8n

SuperAdmin — Tue, 26 May 2026 11:30:07 GMT

Pracownia Sygnałów Biologicznych/Zajecia 8n

SuperAdmin — Tue, 26 May 2026 11:28:41 GMT

Utworzono nową stronę "* Pandas: [https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html#min szybki wstęp do pandas] * neurokit2: [https://neuropsychology.github.io/NeuroKit/introduction.html w..."

Nowa strona

* Pandas: [https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html#min szybki wstęp do pandas]
* neurokit2: [https://neuropsychology.github.io/NeuroKit/introduction.html wstęp do biblioteki neurokit]

Pracownia Sygnałów Bioelektrycznych

SuperAdmin — Tue, 26 May 2026 11:25:33 GMT

Materiały

Pracownia Sygnałów Biologicznych/Zajecia 7

AnnADuszyk — Wed, 20 May 2026 08:01:49 GMT

Laboratorium EEG/CSP

Jarekz — Tue, 19 May 2026 10:33:17 GMT

Zadania do samodzielnej realizacji

← poprzednia wersja		Wersja z 12:41, 11 cze 2026
Linia 30:		Linia 30:

	''[https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_discriminant_analysis In bankruptcy prediction based on accounting ratios and other financial variables, linear discriminant analysis was the first statistical method applied to systematically explain which firms entered bankruptcy vs. survived. Despite limitations including known nonconformance of accounting ratios to the normal distribution assumptions of LDA, Edward Altman's 1968 model is still a leading model in practical applications.]''		''[https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_discriminant_analysis In bankruptcy prediction based on accounting ratios and other financial variables, linear discriminant analysis was the first statistical method applied to systematically explain which firms entered bankruptcy vs. survived. Despite limitations including known nonconformance of accounting ratios to the normal distribution assumptions of LDA, Edward Altman's 1968 model is still a leading model in practical applications.]''
		+
		+
		+	[[Plik:Lda example bank.png\|noborder\|500px]]

	Na LDA opierały się też w dużej części techniki psychologicznego mikrotargetowania opracowane przez [https://pl.wikipedia.org/wiki/Micha%C5%82_Kosi%C5%84ski Michała Kosińskiego], użytego pomimo jego ostrzeżeń (por. artykuł [https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1710966114 "Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion"]) przez [https://en.wikipedia.org/wiki/Cambridge_Analytica Cambridge Analitica].		Na LDA opierały się też w dużej części techniki psychologicznego mikrotargetowania opracowane przez [https://pl.wikipedia.org/wiki/Micha%C5%82_Kosi%C5%84ski Michała Kosińskiego], użytego pomimo jego ostrzeżeń (por. artykuł [https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1710966114 "Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion"]) przez [https://en.wikipedia.org/wiki/Cambridge_Analytica Cambridge Analitica].

@@ Linia 76: / Linia 76: @@
 ==Organizacja egzaminu==
-'''Egzamin rozpocznie się 27 czerwca 2025 o godzinie 10 w sali 1.01 (Pasteura 5).'''
+'''Egzamin rozpocznie się w czwartek 25 czerwca 2026 o godzinie 10 w sali 1.01 (Pasteura 5).'''
 * nie wychodzimy z sali w trakcie egzaminu — bardzo proszę o przygotowanie się pod tym kątem :)

@@ Linia 54: / Linia 54: @@
 ##  podstawowe własności EOG - rejestracja 22 IV i 6 V
 ##  podstawowe własności EOG - analiza i szykowanie raportów (13, 15, 20, 22 V): zwrot raportów z EOG 06.06
-#[[Pracownia_Sygnałów_Biologicznych/Zajecia_8n|Neurokit]]
+#[[Pracownia_Sygnałów_Biologicznych/Zajecia_8n|Neurokit - 27 i 29 V]]
 #[[Pracownia_Sygnałów_Biologicznych/Zajecia_9|Spotkanie XII - XIV (Wprowadzenie EEG)]]
-##  [[Pracownia_EEG/EEG_spoczynkowe|EEG spoczynkowe, artefakty - 27 i 29 V ]]
+##  [[Pracownia_EEG/EEG_spoczynkowe|EEG spoczynkowe, artefakty  ]]
 ##  [[Pracownia_Sygnałów_Biologicznych/Zajecia_10|Analiza EEG]]
 ##
@@ Linia 63: / Linia 64: @@
-#[[Pracownia_Sygnałów_Biologicznych/Zajecia_8|Spotkanie  (GSR)]]
 <!--
 Autor: dr hab. Piotr Suffczyński
 -->

← poprzednia wersja		Wersja z 11:30, 26 maj 2026
Linia 1:		Linia 1:
	* Pandas: [https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html#min szybki wstęp do pandas]		* Pandas: [https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html#min szybki wstęp do pandas]
	* neurokit2: [https://neuropsychology.github.io/NeuroKit/introduction.html wstęp do biblioteki neurokit]		* neurokit2: [https://neuropsychology.github.io/NeuroKit/introduction.html wstęp do biblioteki neurokit]
		+
		+	Powtórz analizy wykonane dla EKG, EMG i EOG za pomocą biblioteki neurokit.

@@ Linia 54: / Linia 54: @@
 ##  podstawowe własności EOG - rejestracja 22 IV i 6 V
 ##  podstawowe własności EOG - analiza i szykowanie raportów (13, 15, 20, 22 V): zwrot raportów z EOG 06.06
 #[[Pracownia_Sygnałów_Biologicznych/Zajecia_9|Spotkanie XII - XIV (Wprowadzenie EEG)]]
 ##  [[Pracownia_EEG/EEG_spoczynkowe|EEG spoczynkowe, artefakty - 27 i 29 V ]]

@@ Linia 29: / Linia 29: @@
 * Dla wybranego filtru górnoprzepustowego zbadaj wpływ filtrowania dolnoprzepustowego dla częstości odcięcia 15 i 30 Hz.
 * Swoje badania zilustruj przedstawiając wybrane fragmenty przefiltrowanych sygnałów
-* Wytnij fragmenty sygnałów wokół mrugnięć mimowolnych i wolicjonalnych i na wykresie nałóż na siebie (każdy typ osobno) wycentrowane wokół maksimum amplitudy. Celem tego rysunku jest pokazanie na ile powtarzalne są przebiegi mrugnięć.
+* Wytnij fragmenty sygnałów wokół mrugnięć mimowolnych i wolicjonalnych i na wykresie nałóż na siebie (każdy typ osobno) wycentrowane wokół maksimum amplitudy. Celem tego rysunku jest pokazanie na ile powtarzalne są przebiegi mrugnięć.Czy możesz rozróżnić mrugnięcia mimowolne od wolicjonalnych?
-* Czy możesz rozróżnić mrugnięcia mimowolne od wolicjonalnych?
+* Na danych z czytania wykonaj detekcję mrugnięć oraz poziomych ruchów oka. Porównaj liczbę i szerokość mrugnięć w dwóch warunkach: czytania po polsku i po angielsku. Następnie na podstawie poziomych ruchów oka oszacuj średni czas czytania wersu w dwóch warunkach.

@@ Linia 1507: / Linia 1507: @@
 [https://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/source/headmodel_eeg_bem Construct a BEM headmodel for EEG source analysis]
 ==Krok 2: Fitowanie dipola (ćwiczenie główne)==
@@ Linia 1553: / Linia 1520: @@
 do samodzielnego wypełnienia — zacznij od tutorialu,
 a potem wróć do szkieletu i uzupełnij brakujące fragmenty.
 ==Krok 3: Dalsze metody — dla zainteresowanych==