Zjawisko ERDS - Historia wersji

Jarekz o 08:29, 13 gru 2023

2023-12-13T08:29:23Z

Jarekz o 09:31, 10 lut 2023

2023-02-10T09:31:41Z

Jarekz o 08:39, 31 sty 2022

2022-01-31T08:39:07Z

Jarekz o 10:52, 26 sty 2022

2022-01-26T10:52:49Z

Jarekz o 10:46, 26 sty 2022

2022-01-26T10:46:32Z

Jarekz o 10:45, 26 sty 2022

2022-01-26T10:45:50Z

Jarekz o 10:45, 26 sty 2022

2022-01-26T10:45:09Z

Jarekz o 10:39, 26 sty 2022

2022-01-26T10:39:44Z

Jarekz o 14:24, 19 sty 2022

2022-01-19T14:24:12Z

Jarekz: 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..."

2022-01-07T20:02:46Z

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..."

Nowa strona

=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 15-15Hz,
** następnie podnieś otrzymane sygnały do kwadratu
** uśrednij po realizacjach
** 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
* 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:
* dla każdej realizacji uzyskaj mapę czas-częstość
* uśrednij uzyskane mapy,
* 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.

@@ 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)
 * 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,
+** 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)

@@ Linia 12: / Linia 12: @@
 ** przefiltruj dane pasmowoprzepustowo filtrem Butterwortha 5 rzędu o paśmie przenoszenia 15-25Hz,
 ** następnie podnieś otrzymane sygnały do kwadratu
 ** nadaj odpowiedni kształt tablicy (57 x 1024 x 24)
 ** uśrednij po realizacjach
 ** 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:

@@ Linia 16: / Linia 16: @@
 ** uśrednij po realizacjach
 ** 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
+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>

@@ Linia 15: / Linia 15: @@
 ** nadaj odpowiedni kształt tablicy (57 x 1024 x 24)
 ** uśrednij po realizacjach
-** 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);
+** 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
 <equation id="eq:ERDS_def">

@@ Linia 25: / Linia 25: @@
 * 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:
 * dla każdej realizacji uzyskaj mapę czas-częstość
 * uśrednij uzyskane mapy,
 * znormalizuj każde z pasm częstości niezależnie, analogicznie jak dla sygnałów filtrowanych (odcinek referencyjny 200-400 punktów)
 * zbadaj jak zmienia się mapa wraz z liczbą falkową 'w', zwróć szczególną uwagę na zakres częstości 7-14 Hz.